Natural Language Processing (NLP): Tantangan, Masa Depan dan Pengaplikasian di Dunia Nyata
Chatbot dan mesin penerjemah merupakan pengaplikasian Natural Language Processing. Namun tahukah kamu NLP secara komprehensif dan tantangannya?
Table of Contents
Bahasa adalah alat yang membantu manusia berkomunikasi satu sama lain dengan mudah. Dengan bahasa, manusia bisa berpikir, bertukar ide, dan merancang banyak hal penting seperti membangun peradaban dan menambah pengetahuan. Seperti yang kita tahu, bahasa sangat penting dalam kehidupan manusia, baik itu dalam kegiatan sehari-hari, pekerjaan, dan lain sebagainya. Ketika seseorang berbicara atau menulis menggunakan bahasa, hal tersebut berpotensi menghasilkan informasi yang berguna.
Namun, untuk menghasilkan informasi, dibutuhkan proses tertentu. Dalam konteks saat ini, manusia telah menghasilkan jumlah data yang sangat besar baik dalam bentuk suara maupun teks, sehingga diperlukan kemampuan komputasi untuk mengolahnya. Oleh karena itu, para ahli dan pihak terkait terus mengembangkan Natural Language Processing (NLP), sebuah konsep yang memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia.
Pengertian Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami berkaitan dengan cabang ilmu komputer dan lebih khusus lagi, cabang dari kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). NLP bermakna memberi komputer kemampuan untuk memahami teks dan kata-kata yang diucapkan dengan cara yang sama seperti manusia. NLP menggabungkan komputasi linguistik seperti pemodelan bahasa manusia berbasis aturan dengan menggunakan model statistik, Machine Learning, dan Deep Learning.
Melalui kemampuan NLP dalam memahami sebuah teks akan memudahkan perusahaan untuk mengolah berbagai data berupa bahasa seperti meringkas teks (dokumen) dalam jumlah besar dengan cepat, rekaman rapat dan lain sebagainya. Selain itu, salah satu aplikasi terkenal dari bidang NLP adalah Sentimen Analisis, sebuah proses mengelompokkan teks dalam beberapa kategori biasanya 3 yaitu negatif, netral dan positif.
Tentu saja, kita sudah menyadari bahwa NLP dapat dimanfaatkan dalam berbagai industri sebab kemampuan NLP dalam mengolah data teks dapat diterapkan di berbagai industri mulai dari keuangan, makanan, ritel dan sebagainya. Secara umum kita mengetahui setiap perusahaan pasti memiliki pelanggan dan mungkin saja memberikan masukan atau feedback. Masukan tersebut dapat kita olah dengan NLP dan akan memberikan insight bagi berbagai keputusan bisnis Anda. Selain itu, NLP juga dimanfaatkan dalam bentuk sistem GPS yang dioperasikan dengan suara, asisten digital, perangkat lunak dikte ucapan-ke-teks, chatbot layanan pelanggan, dan lain-lain.
Proses Dasar Natural Language Processing
Kita menyadari NLP telah memungkinkan komputer untuk memahami bahasa alami seperti manusia entah itu diucapkan atau ditulis. NLP bekerja dengan mengambil input dari sebuah alat sensor seperti layaknya manusia adalah telinga ataupun sudah dalam bentuk file teks atau audio kemudian memprosesnya, dan memahaminya dengan cara yang dapat dipahami oleh komputer. Umumnya input ini tidak dapat langsung digunakan melainkan memerlukan tahap data preprocessing (sebuah proses untuk menghasilkan input yang sesuai dengan kebutuhan komputer). Terdapat dua fase utama pemrosesan bahasa alami : pemrosesan awal data dan pengembangan algoritma.
1. Pemrosesan Awal Data
Pemrosesan ini melibatkan persiapan dan pembersihan data teks agar mesin dapat menganalisisnya. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan, antara lain:
- Tokenisasi, yaitu proses ketika teks dipecah menjadi unit yang lebih kecil untuk dikerjakan.
- Stop Word Removal, yaitu proses ketika kata-kata umum dihapus dari teks sehingga kata-kata unik saja yang digunakan untuk proses sebab ketika kata tersebut umum tidak dapat memberikan gambaran untuk membedakan setiap kategori.
- Lemmatisasi dan Stemming, yaitu saat kata-kata direduksi menjadi bentuk akarnya atau mendasar untuk diproses.
- Part-of-Speech Tagging, yaitu saat kata-kata ditandai berdasarkan bagian ucapannya seperti kata benda, kata kerja, dan kata sifat.
2. Pengembangan Algoritma
Setelah data diproses sebelumnya, sebuah algoritma (langkah-langkah untuk menyelesaikan pengolahan data) dikembangkan untuk memprosesnya. Ada banyak algoritma pemrosesan bahasa alami yang berbeda, tetapi dua jenis utama yang umum digunakan:
- Sistem berbasis aturan. Sistem ini menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan hati-hati. Jadi perancang berusaha bekerja sama dengan ahli bahasa dan sebagainya untuk merumuskan aturan untuk menyelesaikan sebuah masalah.
- Sistem berbasis Machine Learning. Algoritma pembelajaran mesin menggunakan metode statistik, Neural Network dan sebagainya. Mereka belajar melakukan tugas berdasarkan data pelatihan yang mereka berikan, dan menyesuaikan metode mereka saat lebih banyak data diproses. Jadi perancang tidak terlibat langsung membuat aturan untuk menyelesaikan sebuah masalah, melainkan dilakukan langsung oleh komputer.
Model Natural Language Processing
Ada beberapa model Natural Language Processing yang sering digunakan dalam pengembangan aplikasi NLP, termasuk diantaranya:
1. Hidden Markov Model (HMM)
HMM adalah model NLP yang digunakan untuk menganalisis data yang terstruktur secara sekuensial (berurutan) seperti teks, audio, atau video. HMM dapat digunakan untuk melakukan tugas seperti klasifikasi, tagging, dan pengenalan suara. HMM didasarkan pada asumsi bahwa ada suatu keadaan tersembunyi yang menghasilkan pengamatan yang terlihat, dan bahwa keadaan tersembunyi tersebut mengikuti suatu distribusi probabilitas.
2. Conditional Random Fields (CRF)
CRF adalah model NLP yang digunakan untuk melakukan tagging atau pengenalan entitas dalam teks. CRF memodelkan ketergantungan antara tag yang berdekatan secara kondisional, sehingga memungkinkan untuk mempertimbangkan konteks teks dalam pengambilan keputusan. CRF biasanya digunakan untuk melakukan klasifikasi entitas seperti nama orang, tempat, atau organisasi dalam teks.
3. Recurrent Neural Networks (RNN)
RNN adalah model NLP yang digunakan untuk menganalisis data yang terstruktur secara sekuensial seperti teks, audio, atau video. RNN memungkinkan model untuk mempertimbangkan konteks sebelumnya dalam pengambilan keputusan, sehingga cocok untuk tugas seperti pengenalan suara, penerjemahan mesin, dan deteksi sentimen dalam teks.
Aplikasi Natural Language Processing di Dunia Nyata
Aplikasi NLP di dunia nyata sangatlah penting, karena mampu membantu pengguna dalam memahami dan menghasilkan bahasa manusia secara efisien dan akurat. Beberapa contoh aplikasi NLP yang populer di dunia nyata adalah Siri, Google Translate, dan chatbot customer service. Dengan kemajuan teknologi NLP, kita dapat berharap bahwa di masa depan, aplikasi-aplikasi tersebut akan semakin canggih dan membantu kita dalam berkomunikasi dengan dunia di sekitar kita.
1. Terjemahan Mesin
Google Translate adalah contoh teknologi NLP yang tersedia secara luas Terjemahan mesin yang benar-benar bermanfaat melibatkan lebih dari sekadar mengganti kata-kata dalam satu bahasa dengan kata-kata dari bahasa lain. Penerjemahan yang efektif harus menangkap secara akurat makna dan nada dari bahasa masukan dan menerjemahkannya ke dalam teks dengan arti yang semirip mungkin. Alat terjemahan mesin membuat kemajuan yang baik dalam hal akurasi.
2. Agen Virtual dan Chatbot
Agen virtual seperti Siri dari Apple dan Alexa dari Amazon menggunakan pengenalan ucapan untuk mengenali pola dalam perintah suara dan pembuatan bahasa alami untuk merespons dengan tindakan yang tepat atau komentar yang bermanfaat. Chatbots melakukan keajaiban yang sama ketika memberikan respon berupa teks ketika menerima input dari pengguna. Yang terbaik dari Chatbots, yaitu belajar mengenali petunjuk kontekstual tentang permintaan manusia dan memberikan tanggapan atau pilihan yang lebih baik dari waktu ke waktu.
3. Analisis Sentimen
NLP telah menjadi alat bisnis penting untuk mengungkap insight tersembunyi dari sebuah data. Analisis sentimen dapat menganalisis bahasa yang digunakan ketika pengguna memberikan masukan, penilaian dan sebagainya yang kemudian digunakan untuk mengekstraksi nilai dalam mengatur strategi perusahaan seperti penentuan desain produk, kampanye iklan, dan lainnya.
Tantangan Natural Language Processing
Kita menyadari bahasa yang dihasilkan oleh manusia tidak selalu tepat malahan sering ambigu dan struktur linguistik dapat bergantung pada banyak variabel yang kompleks, termasuk bahasa gaul, dialek daerah dan konteks sosial. Selain itu, nada suara dan infleksi juga mempengaruhi bahasa, model relatif sulit menangkap makna sarkasme. Topik-topik ini biasanya membutuhkan pemahaman kata-kata yang digunakan dan konteksnya dalam percakapan.
Sebagai contoh lain, sebuah kalimat dapat berubah makna tergantung pada kata atau suku kata mana yang ditekankan oleh pembicara. Algoritma NLP mungkin melewatkan perubahan nada yang halus, namun penting, dalam suara seseorang saat melakukan pengenalan suara. Kekompleksan bahasa ini sejalan dengan proses pengembangan NLP yang nantinya akan mempengaruhi akurasi model sehingga diperlukan rancangan model kompleks dan banyak eksperimen pula.
Selain itu, pada proses menghasilkan model tentu saja melalui tahapan pelatihan yang membutuhkan data pelatihan, disinilah letak tantangannya, yaitu bagaimana mengumpulkan dan memperoleh data dengan tidak melanggar ketentuan privasi dan mengganggu keamanan pemilik data. Salah satunya strategi yang sering dilakukan adalah melakukan anonim pemilik data dan memberikan kejelasan data yang digunakan bukan untuk disebarluaskan dengan tidak bertanggung jawab.
Masa Depan Natural Language Processing
Ketika kita melihat perkembangan NLP masa kini yang telah begitu hebat seperti mesin penerjemah dari google, chatbot, asisten pribadi dan sebagainya yang sebelumnya belum pernah ada maka masa depan NLP akan jauh terlihat luar biasa. Perkembangan teknologi penyokong NLP juga berkontribusi menghasilkan NLP yang semakin lebih hebat lagi. Teknologi yang dimaksud berupa kemajuan perangkat keras seperti prosesor, memori dan sebagainya yang dibarengi kemajuan bidang Artificial Intelligence, Deep Learning dan sebagainya.
Poinnya adalah peningkatan kemampuan NLP dalam memahami dan memproses bahasa alami manusia. Yang saat ini mesin masih terdapat keterbatasan dalam menghasilkan performa yang bagus ketika data yang digunakan kompleks, mungkin saja ke depan akan ditemukan berbagai algoritma baru untuk dapat menangkap pola kekompleksan data. Selain itu, mungkin saja terjadi peningkatan berbagai layanan yang sudah ada saat ini seperti peningkatan kualitas mesin penerjemah, penganalisis sentiment dan sebagainya.
Perkembangan NLP tentunya akan memberikan dampak entah itu bagi berbagai industri ataupun kehidupan kita sehari-hari. Melalui NLP dapat membantu perusahaan dalam menganalisis data dan menjawab pertanyaan klien dengan lebih cepat dan akurat. NLP juga dapat membantu pemerintah dalam memberikan informasi yang lebih mudah dipahami oleh masyarakat, serta membantu dalam mengumpulkan data yang diperlukan dalam membuat kebijakan.
Melalui perkembangan NLP ke depan akan berpotensi memasifkan penggunaan NLP dalam setiap segi kehidupan, mungkin saja ke depan berbagai toko kecil telah menggunakan chatbot dan ketika kita bangun sudah ada asisten seperti buatan google . Selain itu, seiring kemajuan NLP akan mendorong peningkatan performa NLP yang artinya penggunaan NLP akan semakin berpotensi lebih relevan dengan kebutuhan.
Kesimpulan
Natural Language Processing (NLP) merupakan sebuah konsep yang memungkinkan komputer dapat mengerti bahasa manusia. NLP dibangun melalui dua proses utama, yaitu pemrosesan data awal dan pengembangan algoritma. Terdapat banyak algoritma untuk menghasilkan model NLP, yang pada artikel kali disinggung 3 jenis yaitu Hidden Markov Model (HMM), Conditional Random Fields (CRF) dan Recurrent Neural Networks (RNN).
NLP sendiri dapat diterapkan dalam banyak kasus yang pada artikel ini kita ambil 3 contoh, yaitu Terjemahan Mesin, Chatbot dan Analisis Sentimen. NLP juga memiliki berbagai tantangan ketika diterapkan seperti kekompleksan bahasa manusia dan ketersediaan serta isu privasi data. Perkembangan NLP ke depan akan semakin masif dan canggih yang tentunya akan semakin memberikan benefit lebih bagi peradaban manusia.
Kehebatan dan kebermanfaatan NLP bersumber dari kemampuannya memanfaatkan data dengan baik. 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 Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!