Natural Language Processing, Definisi dan Cara Kerjanya

Natural Language Processing Adalah

NLP atau Natural Language Processing adalah sebuah teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami dan merespons bahasa manusia, baik dalam bentuk tulisan maupun ucapan. NLP adalah bagian dari kecerdasan buatan yang menggabungkan ilmu komputer dan linguistik.

Dengan menggunakan NLP, maka komputer bisa menganalisis, memahami bahkan menghasilkan bahasa yang mirip dengan cara berkomunikasi manusia. Misalnya saat kita berbicara atau mengetik di smartphone, komputer menggunakan NLP untuk memahami apa yang kita tulis, lalu memberikan respons yang sesuai.

Teknologi NLP bekerja dengan menguraikan bahasa manusia menjadi bagian-bagian kecil, seperti kata, frasa, atau kalimat dan menganalisis pola serta konteksnya. Dengan cara ini, komputer bisa memahami makna dari kata-kata tersebut.

Teknologi ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti mesin penerjemah, pengenalan suara, chatbot, dan alat bantu penulisan. Kemampuannya untuk memahami dan menanggapi bahasa manusia membuat NLP menjadi sangat penting dalam perkembangan teknologi komunikasi saat ini.

Komponen Utama dalam NLP

Natural Language Processing memiliki beberapa komponen utama agar dapat bekerja secara efektif. Berikut adalah penjelasan tentang komponen-komponen tersebut:

1. Penguraian Teks (Text Parsing)

Penguraian teks adalah langkah awal dari NLP, di mana teks dipecah menjadi elemen-elemen yang lebih kecil seperti kata dan kalimat. Tujuan pemecahan teks ini supaya komputer mampu memahami struktur dan arti dari teks tersebut. Penguraian ini membantu komputer dalam mengidentifikasi subjek, predikat, objek, dan komponen lain dari kalimat.

2. Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition)

Pengenalan entitas bernama melibatkan identifikasi dan klasifikasi nama-nama spesifik dalam teks seperti nama orang, organisasi, lokasi, tanggal dan lain sebagainya. 

Selama proses ini terjadi ekstraksi informasi spesifik dari teks dan memainkan peran penting dalam analisis sentimen dan ekstraksi data.

3. Pemisahan Kata (Tokenization)

Tokenization adalah proses pemisahan teks menjadi token. Token ini bisa berupa kata, frase atau simbol. Tokenization penting untuk menentukan batas kata dalam teks dan membantu dalam analisis lanjutan seperti menghitung frekuensi kata atau menerapkan algoritma NLP lainnya.

4. Penandaan Bagian Ucapan (Part-of-Speech Tagging)

Proses ini melibatkan pelabelan setiap kata dalam sebuah teks dengan kategori gramatikalnya, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dll. Penanganan ini membantu komputer untuk menganalisis struktur gramatikal dan memahami konteks dalam kalimat.

5. Lemmatisasi dan Stemming

Lemmatisasi adalah proses mengubah kata menjadi bentuk dasarnya (lemma), dengan mempertimbangkan konteks. Contohnya, mengubah kata "running" menjadi bentuk dasarnya yaitu "run".

Sedangkan stemming adalah proses menghilangkan imbuhan dari kata untuk kembali ke bentuk dasar tanpa mempertimbangkan konteks. 

6. Pengenalan Pola dan Penggolongan Teks (Pattern Recognition & Text Classification)

Proses ini melibatkan identifikasi pola dalam teks dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori tertentu, seperti email spam atau tidak spam. Komponen ini berperan penting dalam filter spam, analisis sentimen dan aplikasi serupa.

7. Analisis Semantik (Semantic Analysis)

Analisis semantik bertujuan memahami makna dan interpretasi teks. Analisis ini melibatkan pemahaman konteks, makna kata dalam kalimat hingga bagaimana kalimat tersebut berhubungan satu sama lain.

8. Machine Learning

Komputer menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memperbaiki pemahaman mereka terhadap bahasa manusia. Dengan mempelajari dari data yang tersedia, sistem NLP menjadi lebih baik dalam memahami dan merespons teks atau ucapan manusia.

Keseluruhan komponen ini bekerja sama agar komputer mampu memahami teks dan ucapan manusia secara tekstual serta memahami konteks dan nuansanya. 

Salah satu materi dari Bootcamp Data Science Dibimbing juga akan membahas mengenai NLP dan bagaimana 

Cara Kerja Natural Language Processing

Bagaimana komputer bisa mengenal dan memahami apa yang kita katakan?

MinDi akan jelaskan bagaimana cara kerja dari natural processing language di bawah ini: 

1. Pemecahan dan Analisis Teks (Tokenization dan Parsing)

Langkah pertama adalah mengubah input teks atau ucapan menjadi bentuk yang dapat diproses oleh komputer. Proses ini dimulai dengan tokenization, yaitu pemecahan teks menjadi unit-unit yang lebih kecil seperti kata-kata atau frasa. Misalnya, kalimat "Saya suka makan apel" akan dipecah menjadi token: 'Saya', 'suka', 'makan', 'apel'.

Setelah tokenisasi, dilanjutkan dengan parsing. Parsing adalah proses menganalisis struktur gramatikal dari kalimat. Dalam tahap ini, sistem NLP mengidentifikasi bagian-bagian penting dalam kalimat seperti subjek, predikat, dan objek. 

Parsing membantu sistem memahami hubungan antara kata-kata dalam sebuah kalimat. Misalnya dalam kalimat "Ani membeli buku", NLP mengidentifikasi "Ani" sebagai subjek, "membeli" sebagai predikat, dan "buku" sebagai objek.

2. Pengenalan Struktur dan Makna (Part-of-Speech Tagging dan Named Entity Recognition)

Langkah kedua melibatkan pengenalan struktur gramatikal dan makna dari kata-kata dalam teks. Ada part-of-speech tagging, di mana setiap kata dalam kalimat diklasifikasikan menurut fungsinya seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dan lainnya. Misalnya, dalam kalimat "Kucing itu lucu", kata "Kucing" ditandai sebagai kata benda, dan "lucu" sebagai kata sifat.

3. Analisis Konteks

Langkah ketiga adalah analisis konteks yang sangat penting karena banyak kata memiliki makna yang berbeda tergantung pada konteksnya. NLP menggunakan berbagai teknik untuk menangkap konteks dalam kalimat atau dialog  termasuk memahami nuansa bahasa seperti ironi, sarkasme, dan metafora. 

Analisis konteks membantu sistem menginterpretasikan makna sebenarnya dari kata-kata atau frasa dalam situasi tertentu. Misalnya, kata "bank" dapat merujuk pada lembaga keuangan atau tepi sungai, tergantung pada konteks kalimatnya.

4. Pengolahan Bahasa Alami

Setelah memahami struktur dan makna teks, NLP melanjutkan dengan pengolahan bahasa alami. Di sini, sistem menggunakan pemahaman tersebut untuk merespons atau bertindak sesuai dengan input yang diberikan. 

Misalnya penggunaan sistem NLP dalam chatbot, ia akan menganalisis pertanyaan yang diajukan, memahami intent atau maksud di balik pertanyaan itu dan memberikan jawaban yang relevan. 

Dalam aplikasi penerjemahan, NLP menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, sambil mempertahankan makna asli. Proses ini melibatkan konversi makna dan konteks dari satu bahasa ke bahasa lain, bukan hanya penerjemahan kata per kata.

5. Pembelajaran dan Penyesuaian (Machine Learning)

Di langkah ini, NLP seringkali mengintegrasikan teknik-teknik machine learning untuk meningkatkan kemampuannya dalam memahami dan merespons bahasa manusia. Sistem NLP menggunakan data yang telah diproses sebelumnya untuk belajar dan memperbaiki dirinya. 

Misalnya dalam pengenalan suara, sistem NLP akan belajar dari rekaman suara yang berbeda untuk memahami aksen, intonasi, dan variasi bahasa yang berbeda. Dalam analisis sentimen, NLP belajar dari teks-teks sebelumnya untuk mengenali emosi atau sentimen yang terkandung dalam sebuah kalimat atau teks. 

Aplikasi NLP dalam Kehidupan Sehari-Hari

NLP sebenarnya sudah sangat lekat dengan teknologi yang kita gunakan sehari-hari. Berikut adalah tiga contoh aplikasi NLP dalam kehidupan sehari-hari:

1. Asisten Virtual Cerdas

Apakah Sobat MinDi sering memanfaatkan Siri, Bixby, atau Google Assistant dan memerintah mereka untuk melakukan sesuatu di smartphone? Jika iya, itulah contoh nyata dari NLP.

Aplikasi asisten virtual ini menggunakan NLP untuk memahami dan merespons perintah suara dari pengguna. Saat kamu bertanya, "Apa cuaca hari ini?" atau meminta, "Putar lagu favorit saya," asisten virtual ini memproses pertanyaan atau perintah tersebut menggunakan NLP untuk memberikan respons yang tepat.

2. Sistem Penerjemah Bahasa

Jika Sobat MinDi pernah menggunakan Google Translate, aplikasi ini memanfaatkan NLP untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. NLP membantu dalam mengidentifikasi struktur kalimat dan konteks kata-kata untuk menghasilkan terjemahan yang akurat. 

3. Chatbot Layanan Pelanggan

Banyak perusahaan yang menggunakan chatbot berbasis NLP untuk memberikan layanan pelanggan secara otomatis. Chatbot ini dapat memahami pertanyaan atau masalah yang diajukan oleh pelanggan dalam bahasa alami dan kemudian memberikan respons atau solusi yang relevan. 

Sobat MinDi lebih suka jika layanan pelanggan dijawab chatbot secara otomatis atau dibalas oleh manusia yang bertindak sebagai CS nih?

4. Alat Bantu Penulisan Otomatis

Untuk memeriksa apakah tulisan kita sudah benar atau tidak, ada aplikasi Grammarly atau Microsoft Editor menggunakan NLP untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan tata bahasa, ejaan, dan gaya penulisan dalam teks. 

Dari pembahasan ini, ternyata natural language processing adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang sangat lekat dengan kehidupan sehari-hari tanpa kita sadari ya.

Untuk mempelajari NLP dengan lebih mendalam, terutama mempelajari bagaimana cara kerjanya untuk memproses data, Sobat MinDi bisa mengikuti Bootcamp Data Science dari Dibimbing. 

Dalam bootcamp ini, kamu akan mempelajari cara memanfaatkan data dan model machine learning seperti yang digunakan oleh teknologi NLP di atas. Dibimbing juga memiliki deretan mentor terbaik sekaligus praktisi dari berbagai top tech company di Indonesia yang siap mengajarmu sesuai kapasitas ilmu dan pengalaman mereka.

So, yuk daftar bootcampnya sekarang sebelum kehabisan kuota!