Apa itu Natural Language Processing dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Peran Natural Language Processing atau NLP bekerja semakin penting. NLP memungkinkan manusia untuk berkomunikasi dengan komputer melalui program kecerdasan buatan.

Sebagai manusia, kita mungkin berkomunikasi dengan satu sama lain menggunakan kata-kata, baik itu dalam bahasa Indonesia maupun Inggris. Beda halnya dengan komputer yang biasanya menggunakan bahasa kode atau bahasa mesin untuk berkomunikasi yang jarang dipahami oleh kebanyakan orang.

Sebuah perangkat sederhana mampu berkomunikasi bukan dengan kata-kata, melainkan dengan jutaan angka nol dan satu yang mengarahkan ke perilaku logis itulah Natural Language Processing atau NLP.

Apa Itu Natural Language Processing?

Natural Language Processing adalah salah satu bagian dari artificial intelligence (AI) yang fokus memberikan komputer kemampuan untuk memahami teks dan kata-kata lisan layaknya manusia. NLP mengombinasikan komputasi linguistik dengan model statistika, machine learning, dan deep learning. Ketika dijalankan bersama, teknologi-teknologi ini akan membuat komputer mampu memproses bahasa manusia dalam bentuk data suara atau teks, lalu ‘memahami’ artinya sesuai dengan apa yang dikehendaki oleh penulis atau pembicara.

Perkembangan Natural Language Processing dimulai dari penggunaan kartu pons (punched cards) yang digunakan untuk berkomunikasi dengan komputer sekitar 70 tahun yang lalu. Proses manual seperti demikian hanya dipahami oleh segelintir orang saja. Sekarang, Anda tinggal berbicara ‘Hey Google, tunjukkan rute pulang”, maka secara otomatis komputer akan membuka Google Maps dan memberikan rute terbaik untuk Anda pulang.

Interaksi seperti ini bisa dibilang sangat mutakhir. Perangkat Anda teraktivasi ketika Anda berbicara, memahami kebutuhan Anda dalam satu kalimat perintah, bahkan memberikan rute terbaik. Semuanya terjadi hanya dalam kurun waktu kurang lebih lima detik. NLP-lah yang memungkinkan hal ini terjadi, tentu dengan bantuan elemen AI lainnya seperti machine learning dan deep learning.

Kenapa NLP Itu Penting?

Natural Language Processing membantu komputer untuk berkomunikasi dengan manusia dalam bahasa mereka sendiri. NLP memungkinkan komputer untuk membaca teks, mendengar pembicaraan, menginterpretasikan, mengukur sentimen, serta menunjukkan mana bagian yang terpenting.

Mesin komputer saat ini dapat melakukan analisis berbasis bahasa lebih baik dari manusia, tanpa lelah, konsisten, dan tentunya dengan cara yang tidak bias. Bila melihat banyaknya data tidak terstruktur yang tercipta di setiap detiknya, mulai dari catatan medis hingga media sosial, automasi menjadi hal yang krusial untuk menganalisis teks dan suara secara efisien.

Bagaimana Cara Kerja NLP?

Natural Language Processing melibatkan sejumlah teknik berbeda untuk menginterpretasikan bahasa manusia, mulai dari statistika dan machine learning hingga pendekatan berbasis peraturan serta algoritma. Butuh banyak pendekatan yang diterapkan dalam NLP sebab data berupa teks dan suara sangat bervariasi, baik dari segi maksud maupun sentimen.

NLP pada dasarnya meliputi tokenization dan parsing, stemming, part-of-speech tagging, pendeteksi bahasa, dan pengidentifikasian hubungan semantika. Bila Anda pernah membuat diagram kalimat dan mengidentifikasinya dengan rumus Subjek, Predikat, Objek, dan Keterangan (SPOK), kurang lebih seperti itu yang dilakukan oleh NLP sebelum kemudian menafsirkannya menjadi perintah.

NLP memecah bahasa menjadi bagian-bagian yang pendek dan elemental, kemudian mencoba untuk memahami hubungan antara masing-masing bagian tersebut serta mencari tahu apakah bagian-bagian tersebut bila digabungkan akan membuat sentimen baru.

Contoh Natural Language Processing

Kemampuan NLP tidak hanya terbatas pada menangkap data teks dan suara kemudian mengubahnya menjadi perintah. Dalam tingkatan yang lebih tinggi, NLP dapat melakukan beberapa macam hal seperti:

1. Deteksi Spam

Anda mungkin sering menerima email spam yang mengganggu. NLP dapat menilai email dengan bahasa yang sering kali mengindikasikan spam atau phishing. Indikator ini biasanya dapat berupa istilah finansial yang terlalu sering, tata bahasa yang buruk, bahasa yang mengancam, urgensi yang tidak pada tempatnya, salah pengetikan nama perusahaan, dan lain sebagainya. Deteksi spam semacam ini menjadi salah satu contoh NLP yang cukup fungsional.

2. Mesin Alih Bahasa

Contoh NLP berikutnya adalah keberadaan Google Translate. Mesin alih bahasa ini sangat berguna karena mampu mengalihbahasakan kata-kata dalam satu bahasa ke bahasa lainnya. Translasi yang efektif haruslah secara akurat memberikan maksud dan arti dari kalimat itu di bahasa awalnya. Salah satu cara yang tepat untuk mengukur akurasi translasi sebuah alat adalah dengan mentranslasi satu teks ke bahasa lain, kemudian mengembalikannya ke bahasa aslinya. Di situ akan terlihat sebaik apa translasi yang diproses oleh mesin tersebut.

3. Analisis sentimen media sosial

Saat ini, NLP menjadi alat penting bagi bisnis untuk mengungkap data tersembunyi dari berbagai kanal media sosial. Analisis sentimen dapat menganalisis bahasa yang digunakan di postingan media sosial, termasuk respon, review, dan semacamnya untuk melihat bagaimana perilaku dan emosi seseorang terhadap satu produk, promosi, dan event. Hal ini kemudian dapat digunakan oleh perusahaan untuk menciptakan desain produk, campaign iklan, dan lain sebagainya.

Kesimpulan

Natural language processing membantu manusia untuk berkomunikasi dengan komputer. Bila dijalankan bersama dengan sejumlah kecerdasan buatan lainnya, NLP menjadi krusial karena mampu membagi data berbentuk teks atau suara menjadi bagian-bagian tertentu yang kemudian dianalisis menjadi satu sentimen baru.

Sejumlah contoh NLP seperti pendeteksi spam, mesin translasi, hingga analisis sentimen di media sosial menjadi bukti bahwa NLP tidak boleh dipandang remeh di tengah era digitalisasi seperti saat ini.Mengingat perannya yang begitu penting, sudah saatnya untuk mendalami natural language processing.

Anda bisa mendalami hal tersebut dengan bergabung bersama Algoritma Data Science School, yang menyediakan berbagai kelas data science dalam aneka tingkatan keahlian, sehingga bisa Anda pilih sesuai kebutuhan. Mari bergabung sekarang juga dengan Algoritma Data Science School!

Referensi:

• IBM - Natural Language Processing (NLP) (Diakses pada 20 Juli 2022)
• SAS - Natural Language Processing (NLP) What it is and why it matters (Diakses pada 20 Juli 2022)