Adanya AI di teknologi modern sekarang ini tentunya membuat perkembangan digital semakin cepat. Secara masif AI mulai mengambil peran yang cukup penting dalam kehidupan. Salah satu cabang AI yang punya dampak besar adalah Natural Language Processing (NLP).
Apa itu NLP? Ini adalah sebuah teknologi di mana komputer punya program agar lebih paham dan bisa merespon manusia dengan bahasa manusia yang lebih alami. Ini tentu membuat AI jadi punya banyak tempat dan peluang dalam berbagai industri.
Definisi Natural Language Processing
NLP dikenal sebagai cabang dari AI yang secara khusus belajar tentang bagaimana komputer bisa bahasa manusia. Tidak hanya dalam bentuk teks, namun juga audio. Tujuan utamanya adalah agar Anda sebagai pengguna bisa mendapat respon yang relevan.
Respon yang relevan tentunya hanya bisa didapat jika kecerdasan buatan belajar tentang bagaimana manusia berbicara dan paham dengan makna dari setiap kata. Bahasa memang punya struktur yang sangat kompleks, itulah mengapa input sangat penting agar AI mempelajarinya.
Mengajarkan sebuah komputer untuk bisa berbicara seperti manusia tentunya bukan perkara mudah. Terlebih bahasa sangat penuh dengan konteks dan banyak sekali kata yang punya makna ganda. Itulah mengapa NLP harus menggabungkan variasi disiplin ilmu untuk output terbaik.
Pola bahasa yang ada dan biasa untuk diucapkan akan diproses oleh AI sehingga mereka perlu untuk menggabungkan linguistik, machine learning, dan ilmu komputer. Dengan teknik NLP, komputer bisa identifikasi setiap kata, struktur kalimat, bahkan menafsirkan makna dari kata.
Cara Kerja NLP
Kecerdasan buatan akan selalu melalui proses belajar sebelum melakukan tugasnya. Begitu pula dengan Natural Language Processing (NLP) yang harus melalui proses belajar bahasa agar bisa berbicara lebih natural layaknya manusia.
Lalu, bagaimana cara kerjanya? Cara belajar komputer terdiri dari beberapa langkah seperti:
1. Part of Speech Tagging
Di tahap ini, kecerdasan buatan akan memisahkan kata berdasarkan kelasnya, seperti:
- Kata benda
- Kata kerja
- Kata sifat
AI butuh input sebanyak mungkin agar lebih mudah mengenali berbagai klasifikasi kata. Semakin banyak input yang diberikan, maka akan semakin bagus outputnya.
2. Stop Word Removal
Dari banyaknya input yang diberikan, AI akan menghapus kata umum di langkah ini. Kata-kata khusus yang tersisa akan menawarkan informasi penting. Terlebih yang memiliki makna ganda. Dengan begitu, informasi akan jadi lebih spesifik.
3. Lemmatization and Stemming
Tahap selanjutnya adalah menemukan kata dasar dari setiap kata yang dimasukkan. Jadi, jika Anda memasukkan kata dengan imbuhan, maka di tahap ini imbuhan tersebut akan dihapus.
4. Tokenization
Setelah menjadi kata dasar, kumpulan kata tersebut dipecah jadi bentuk yang lebih sederhana. Barulah disimpan dalam sistem.
5. Percobaan
Semua data yang ada dari input dan pengolahannya akan jadi data percobaan. Algoritma NLP harus diberikan ‘data percobaan’ dan ‘output yang diharapkan’. Ini akan membuat output dari AI lebih sesuai dengan apa yang Anda inginkan.
Tentunya hal ini masih tergantung dengan input atau prompt yang Anda masukkan sebelumnya.
6. Analysis Output
Proses pembelajaran yang cukup panjang tersebut harus kembali dievaluasi dan analisis. Machine learning akan menyusun balasan yang Anda butuhkan saat memasukkan sebuah input. Data bahasa yang diterima akan diproses dan kemudian menghasilkan sebuah output.
Hasil output juga akan terus semakin dekat dengan yang diharapkan jika data-data yang Anda berikan banyak dan bisa dijadikan referensi oleh komputer.
Apa Kegunaan Natural Language Processing dalam Kehidupan?
Meskipun Anda tidak familiar dengan istilah NLP, bisa jadi Anda sudah pernah menggunakannya. NLP sudah banyak digunakan dalam aplikasi yang digunakan sehari-hari. Contohnya adalah fitur autocorrect di ponsel.
Penerjemahan otomatis juga merupakan aplikasi yang menggunakan NLP. Teknologi ini sangat berguna jika Anda butuh menerjemahkan teks atau mengubahnya jadi bahasa lain dengan makna yang masih terjaga. Komunikasi lintas bahasa jadi hal yang tidak lagi rumit.
Chatbot dan layanan pelanggan otomatis juga sering menggunakan NLP. Website perusahaan biasanya menggunakan ini agar lebih efisien dalam bekerja. Bisa membalas pesan 24 jam tanpa membuat pelanggan menunggu.
Natural Language Processing punya banyak kegunaan. Anda juga bisa menggunakannya dengan maksimal agar pekerjaan lebih efisien, terutama yang berkaitan dengan bahasa.
