Membongkar Teknologi Neural Machine Translation (NMT) dan Kelebihannya
Mesin penerjemah mungkin sudah sering kita gunakan. Namun, tahukah Anda salah satu teknologi dibalik mesin penerjemah itu adalah Neural Machine Translation yang semakin hebat tiap harinya. Simak penjelasannya di sini!
Table of Contents
Sebelum memahami Neural Machine Translation (NMT), sebaiknya kita memahami terlebih dahulu konsep Machine Translation dan Neural. Machine Translation merupakan proses penggunaan perangkat lunak komputer untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Caranya cukup sederhana, yaitu dengan memasukkan sebuah kata atau kalimat ke dalam perangkat lunak terjemahan mesin, dan akan otomatis menghasilkan teks terjemahan dalam bahasa yang diinginkan.
Sementara itu, Neural dalam konteks ini merujuk pada cara kerja komputer yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia, yaitu dengan menggunakan neuron yang saling terhubung untuk saling mengirimkan informasi. Dalam hal ini, komputer dapat mempelajari pola data melalui jaringan saraf tiruan yang saling terhubung.
Neural Machine Translation (NMT) merupakan sebuah pendekatan terjemahan mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan besar untuk memprediksi urutan kata, seringkali dalam bentuk kalimat lengkap. Berbeda dengan pendekatan terjemahan mesin statistik yang memakan waktu dan memori yang lebih banyak, terjemahan mesin NMT dilatih dari ujung ke ujung (end to end) secara keseluruhan untuk memaksimalkan kinerjanya. Oleh karena itu, sistem NMT ini sangat populer dan dapat diandalkan karena mampu mengalahkan sistem terjemahan tradisional.
Bagaimana Neural Machine Translation Bekerja?
Neural Machine Translation (NMT) menggunakan teknik Deep Learning (jaringan saraf yang memiliki hidden layer lebih dari 1 lapisan alias lebih kompleks) dan Artificial Intelligence (bidang yang memberikan komputer kemampuan untuk memiliki kecerdasan layaknya manusia). Melalui teknik ini nantinya model dapat belajar menganalisis kalimat sumber (asal) dan menemukan pola untuk menghasilkan terjemahan yang sesuai dalam bahasa tujuan. Seperti yang sudah kita singgung di awal, NMT dikembangkan dengan jaringan saraf yang dalam, yang bekerja dengan menghubungkan setiap neuron/node untuk menyalurkan informasi agar menemukan pola terjemahan yang tepat.
Ada berbagai jenis jaringan saraf dalam, tetapi salah satu contohnya adalah jaringan saraf berulang atau Recurrent Neural Network (RNN), yang dapat menggunakan arsitektur encoder-decoder dengan mekanisme perhatian. RNN disini maksudnya adalah encoder akan memproses kalimat sumber menjadi vektor untuk jaringan saraf kedua yang disebut decoder untuk memprediksi kata-kata dalam bahasa target. Kemudian nantinya model akan diberikan data latih besar berupa contoh terjemahan yang berbeda untuk teks tertentu. Dengan menggunakan data tersebut, perangkat lunak kemudian “dilatih” untuk menghasilkan terjemahan yang paling akurat untuk situasi tertentu. Melalui cara kerja ini terbukti dapat memberikan kecepatan dan akurasi penerjemahan.
Kelebihan Neural Machine Translation
Oleh sebab NMT dibangun dengan arsitektur jaringan sarafnya yang cenderung relevan untuk digunakan ketika ketersediaan data melimpah dan memiliki kemampuan beradaptasi dengan konteks baru.
1. Akurasi Tinggi
Seperti yang kita tahu NMT relevan ketika ketersediaan data melimpah dan terus berkembang sehingga melalui pemodelan bahasa (NMT) dapat memahami konteks kata dan frasa yang lebih luas untuk menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dan lancar serta meningkat dari waktu ke waktu. Sebaliknya, MT berbasis frase konvensional hanya mempertimbangkan konteks beberapa kata di kedua sisi kata yang diterjemahkan.
2. Pembelajaran Cepat
Neural network dapat dilatih dengan cepat melalui proses otomatis, tidak seperti metode manual yang mahal dari segi komputasi dan sumber daya lainnya yang sebagian besar diperlukan untuk Machine Translation (MT) berbasis aturan.
3. Integrasi dan Fleksibilitas Sederhana
Manfaat yang dibawa NMT dari statistik pendahulunya adalah dapat diintegrasikan melalui Application Program Interface (API) dan Software Development Kits (SDK) ke perangkat lunak apa pun dan diterapkan ke banyak format file konten.
4. Penyesuaian
Melalui NMT dapat menyesuaikan keluaran dan memperbarui model melalui basis data terminologi, glosarium khusus merek, dan sumber data lainnya untuk meningkatkan hasil.
5. Efisiensi Biaya
Penerjemahan manusia bisa mahal, terutama dalam proyek yang melibatkan banyak kata dan banyak bahasa. NMT memungkinkan Anda memanfaatkan sistem yang sangat akurat dan cepat untuk menghasilkan terjemahan dengan biaya yang lebih murah. Kapanpun diperlukan, Anda dapat mengandalkan penerjemah manusia untuk menangani pasca-pengeditan terjemahan mesin sehingga dapat mengolaborasikan penerjemah manusia dan mesin serta disatu sisi mengefisiensikan biaya karena tidak sepenuh waktu dikerjakan manusia.
6. Skalabilitas
Saat terjemahan Anda perlu ditingkatkan, terjemahan mesin neural dapat membantu memenuhi peningkatan permintaan dengan cepat dan mudah.
Penerapan Neural Machine Translation dalam Bisnis
1. Terjemahan Konten Buatan Pengguna untuk Analisis Sentimen Sosial
Neural Machine Translation dapat memproses ratusan ribu komentar yang dibuat pengguna dalam semalam dan memberikan hasil yang akurat dan dapat ditindaklanjuti dalam waktu singkat. Sehingga ini menawarkan opsi menarik bagi perusahaan untuk memanfaatkan sejumlah besar konten yang diposting orang setiap hari (menemukan insight seperti produk yang diminati pasar, perilaku masyarakat dsb) dan menerjemahkannya untuk tujuan perusahaan. Dengan demikian, perusahaan dapat berinteraksi lebih bermakna dengan pelanggan di seluruh dunia, yang sangat penting untuk strategi pemasaran global yang efektif. Misalnya, NMT dapat membantu Anda mengidentifikasi sentimen mana yang paling lazim di antara basis pelanggan Anda, sehingga Anda dapat membuat penyesuaian cepat pada strategi perpesanan pemasaran produk Anda.
2. Layanan Pelanggan Daring
Neural Machine Translation dapat sangat berguna untuk operasi helpdesk atau layanan pelanggan, di mana anggota staf perlu menerjemahkan permintaan dari pelanggan di seluruh dunia dengan cepat dan akurat. Organisasi yang ingin meningkatkan obrolan langsung tanpa mempekerjakan lebih banyak personel dapat beralih ke Neural Machine Translation (NMT) karena mesin ini dapat membantu menerjemahkan kata-kata dari bahasa lain dengan akurat dan efisien. Jadi, layanan pelanggan daring dapat lebih cepat berkomunikasi dengan pelanggan yang berbicara bahasa berbeda.
Seberapa Akurat Neural Machine Translation?
Performa Neural Machine Translation bergantung pada berbagai faktor, termasuk mesin yang dipilih, pasangan bahasa yang digunakan, jumlah data pelatihan yang tersedia, dan bahkan jenis teks yang sedang diterjemahkan. Semakin banyak terjemahan yang dilakukan mesin untuk domain atau bahasa tertentu, semakin tinggi kualitas keluaran yang dapat dihasilkannya. Dengan jumlah terjemahan yang terus meningkat, memilih mesin yang optimal untuk konten yang diterjemahkan adalah kunci akurasi. Jadi dengan Neural Machine Translation terdapat potensi yang lebih besar untuk meningkatkan performa model seiring peningkatan data pelatihan.
Masa Depan Neural Machine Translation
Kepopuleran Neural Machine Translation saat ini kemungkinan besar akan sejalan dengan masa depan Neural Machine Translation yang sangat cerah. Hal ini didasarkan pada kemampuannya yang dapat terus ditingkatkan seiring waktu karena adanya perkembangan penelitian terkait Neural Machine Translation dan kemampuan dasar dari jaringan saraf, yakni dapat meningkatkan performa seiring meningkatnya data.
Namun, pekerjaan penerjemah manusia hampir tidak akan pernah hilang. Ada jenis konten dan gaya komunikasi tertentu yang secara tradisional masih belum bisa diakomodir dengan baik oleh Neural Machine Translation saat ini. Penerjemah manusia di sisi lain, unggul dalam menerjemahkan ekspresi bernuansa gaya komunikasi dan teks yang lebih emosional.
Oleh karena itu, sebagian besar ahli setuju bahwa masa depan penerjemahan akan menggabungkan NMT dan kemampuan manusia. Pada masa depan nantinya mesin akan menghadirkan kapasitas terukur untuk penerjemahan sementara manusia akan menyediakan kreativitas, pemikiran kritis, dan interpretasi bernuansa.
Kesimpulan
Kita telah membahas banyak hal terkait Neural Machine Translation (NMT), pendekatan terjemahan mesin yang menerapkan jaringan saraf (Neural) tiruan besar untuk memprediksi kemungkinan urutan kata, seringkali dalam bentuk kalimat utuh. Kita juga telah membahas cara kerja yang terinspirasi oleh cara kerja manusia menghubungkan antar neuron/node untuk menyalurkan informasi, dan salah satu contoh jaringan saraf yang kita bahas adalah RNN.
Kemudian kita juga telah membahas kelebihan Neural Machine Translation, yaitu Akurasi Tinggi, Pembelajaran Cepat, Integrasi dan Fleksibilitas Sederhana, Penyesuaian, Efisiensi Biaya, hingga Skalabilitas. Lalu kita juga telah membahas penerapan Neural Machine Translation dalam bisnis Terjemahan Konten Buatan Pengguna untuk Analisis Sentimen Sosial dan Layanan Pelanggan Daring. Selain itu, kita juga sudah membahas seberapa akurat Neural Machine Translation, yang sangat ditentukan oleh pemilihan model yang tepat dan data yang berkualitas dan besar. Terakhir kita menyinggung bagaimana masa depan Neural Machine Translation, yang cukup cerah sebab kemampuannya dan nantinya mesin ini dapat berkolaborasi dengan manusia.
Data dan pemanfaatannya telah berhasil menunjukan kehebatannya melalui kemampuannya, khususnya dalam konteks ini Neural Machine Translation. Tentunya data dan pemanfaatannya bukan hanya dapat dimanfaatkan untuk menerjemahkan kata-kata, tetapi berbagai hal lain seperti memprediksi suatu nilai, mengolah data gambar, suara dan sebagainya dalam rangka memberi nilai lebih bagi perusahaan.
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma DataScience yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!