Mengenal Pengertian Natural Language Processing (NLP), Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami/Alamiah? Tujuan, Cara Kerja, Jenis, Contoh serta Pentingnya dalam Data Science!

Baik, sebelum kita memulainya, perlu Kami tekankan terlebih dahulu beberapa hal yang perlu Anda ketahui terkait pemrosesan bahasa komputer ini.

Yup! Mesin, khususnya perangkat komputer tidak berbicara bahasa seperti manusia.

Mereka berkomunikasi dalam kode mesin atau bahasa mesin, sementara kita berbicara bahasa Indonesia, Inggris, Belanda, Prancis, Jerman, atau bahasa manusia lainnya dan sebagian besar dari kita tidak memahami jutaan angka 0 (nol) dan 1 (satu) komputer berkomunikasi.

Benar! Komputer tidak mengerti bahasa manusia kecuali mereka diprogram untuk melakukannya.

Di situlah pemrosesan bahasa alami masuk.

Sebagai contoh misalnya dalam pemecahan dan menafsirkan bahasa manusia seperti perangkat lunak terjemahan, chatbot, filter spam (baca pengertian spam di sini), dan mesin telusur, hingga perangkat lunak koreksi tata bahasa, asisten suara, dan alat pemantauan media sosial.

Oke, terkait hal itulah, dalam postingan kali ini Kami akan membahas secara lebih lengkap dan detail tentang apa itu pengertian Natural Language Processing (NLP) serta pentingnya mereka dalam bidang ilmu data (data science).

Baiklah langsung saja, berikut ini adalah ulasannya!

Pengertian Natural Language Processing (NLP)

Berarti pemrosesan bahasa alami/alamiah (dalam bahasa Indonesia), Natural Language Processing (NLP) adalah mengacu pada cabang ilmu komputer, khususnya cabang Artificial Intelligence (AI) terkait praktik memberi instruksi pada komputer untuk memproses bahasa manusia pada umumnya.

Seperti yang juga dijelaskan menurut sumber simpulan Kami yang bersumber dari Situs IBM, NLP menggabungkan linguistik komputasi, pemodelan bahasa manusia yang berbasis dengan rule (aturan) yang ada serta dengan model statistik, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam.

Secara bersamaan, maka semua teknologi ini memungkinkan komputer untuk memproses bahasa manusia dalam bentuk teks atau data suara dan untuk “mengerti, memahami, dan mengetahui” makna sepenuhnya, lengkap dengan maksud dan sentimen dari pembicara atau penulisnya.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami/Alamiah atau NLP?

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan pemrosesan bahasa alami/alamiah ini?

Seperti yang sudah Kami sebutkan di atas, istilah ini lebih dikenal dengan sebutan Natural Language Processing dan disingkat NLP.

Artinya secara luas, ini didefinisikan sebagai manipulasi otomatis bahasa alami, seperti ucapan dan teks, oleh software (perangkat lunak) yang membantu komputer untuk mengamati, menganalisis, memahami, dan memperoleh makna berharga dari (layaknya) bahasa lisan atau alami manusia.

Berbagai jenis dan macam task (tugas) seperti terjemahan, ringkasan otomatis, dan ekstraksi hubungan, pengenalan ucapan, pengenalan entitas bernama, segmentasi topik, dan analisis sentimen dapat dilakukan oleh pengembang menggunakan pemrosesan bahasa alami.

Penerapan dan aplikasi NLP memang terbilang sulit atau menantang karena komputer membutuhkan manusia untuk berinteraksi dengannya menggunakan bahasa pemrograman seperti Java, Python, dan lain sebagainya dengan syarat terstruktur dan tidak ambigu.

Akan tetapi bahasa lisan manusia seringkali bersifat ambigu (memiliki arti serta pengertian yang lebih dari satu) dan berubah dengan perubahan regional atau sosial, sehingga karena itulah NLP (Natural Language Processing) menjadi sulit untuk melatih komputer untuk memahami bahasa alami.

Tujuan Menerapkan NLP dan Cara Kerjanya

Setelah kita mengetahui apa itu arti Natural Language Processing (NLP), selanjutnya kita juga harus mengetahui untuk apa tujuan aplikasi dan penerapannya secara khusus.

Oke, secara khusus NLP menggerakkan program komputer yang menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, menanggapi perintah lisan, dan meringkas teks dalam jumlah besar dengan cepat, bahkan secara real-time.

Ada kemungkinan besar Anda telah berinteraksi dengan NLP dalam bentuk sistem GPS yang dioperasikan dengan suara, asisten digital, perangkat lunak dikte voice-to-text, chatbot layanan pelanggan, dan kenyamanan konsumen lainnya.

Benar! NLP ini pastinya memainkan peran yang berkembang dalam solusi perusahaan yang membantu merampingkan operasi bisnis, meningkatkan produktivitas pegawai dan karyawan, serta menyederhanakan proses bisnis yang sangat penting.

Sederhananya, Natural Language Processing (NLP) memungkinkan komputer untuk memahami bahasa alami seperti yang dilakukan manusia.

Baik bahasa tersebut diucapkan atau ditulis, mereka menggunakan kecerdasan buatan (yang kita kenal dengan Artificial Intelligence atau AI) untuk mengambil input nyata, memprosesnya, dan memahaminya dengan cara yang dapat dipahami komputer.

Ini layaknya sensor yang berbeda seperti telinga manusia untuk mendengar, mata untuk melihat, begitu juga komputer yang memiliki program untuk membaca dan mikrofon untuk mengumpulkan input dari audio serta memungkinkan penerapan lanjutan dalam hyperautomation (otomasi hyper).

Terkait cara kerjanya, perlu untuk diketahui bahwa ada 2 (dua) fase utama dalam Natural Language Processing (NLP) ini, yakni:

• Pemrosesan data; Ini melibatkan persiapan dan “pembersihan” data teks agar mesin dapat menganalisisnya.
• Pengembangan algoritma; Preprocessing dalam Natural Language Processing (NLP) menempatkan data dalam bentuk yang bisa diterapkan dan menyoroti fitur dalam teks yang dapat dikerjakan oleh suatu algoritme (baca pengertian dan tujuan algoritme di sini).

Jenis Komponen Sistem NLP atau Natural Language Processing

Setelah kita mengetahui apa itu yang dimaksud dengan Natural Language Processing (NLP), selanjutnya pada subbagian ini Kami juga akan membahas terkait jenis-jenis komponen utama dalam bidang pemrosesan bahasa alami/alamiah manusia ini.

Pada dasarnya, ada 2 (dua) komponen utama yang terdapat dalam Natural Language Processing (NLP) ini, yaitu sebagai berikut.

1. Natural Language Understanding (NLU)

Jenis komponen sistem utama Natural Language Processing (NLP) yang pertama adalah Natural Language Understanding (NLU).

Dalam hal ini (NLU), kita harus memahami tugas dasar mereka pada intinya, yaitu memetakan input yang diberikan dalam bahasa alami ke representasi yang berguna.

NLU memiliki bentuk dan struktur yang sangat kaya, dan seringkali sangat ambigu seperti beberapa hal sebagai berikut:

• Ambiguitas leksikal (lexical ambiguity); Ini adalah tingkat yang sangat primitif seperti tingkat kata, sebagai contoh misalnya, dalam hal memperlakukan kata “board” sebagai kata benda atau kata kerja.
• Ambiguitas tingkat sintaks (syntax level ambiguity); Ini adalah keadaan di mana sebuah kalimat dapat diuraikan dengan cara yang berbeda, sebagai contoh misalnya “He lifted the beetle with the red cap” yang bermakna apakah dia menggunakan topi untuk mengangkat kumbang atau dia mengangkat kumbang yang memiliki topi merah?
• Ambiguitas referensial (referential ambiguity); Ini mengacu pada sesuatu menggunakan kata ganti, sebagai contoh misalnya, Rifqi berbicara ke Nanda dan berkata, “I am strong”, di mana komputer akan bingung dalam mengartikan siapa yang kuat.

Seperti yang kalian lihat di atas, NLU dapat berupa satu atau banyak input (masukan) yang berarti (memiliki arti) hal yang sama, di mana mereka seringkali diaplikasikan ke analisis sentimen, penyaringan kata yang tidak senonoh, pengenalan suara, chatbot dan text summarization.

2. Natural Language Generation (NLG)

Jenis berikutnya yaitu adalah Natural Language Generation atau yang disingkat dengan NLG.

Dalam komponen sistem ini, kita harus menghasilkan frasa dan kalimat yang bermakna, yakni berupa bahasa alami dari representasi internal.

Proses dalam Natural Language Generation (NLU) ini seringkali melibatkan beberapa hal termasuk:

• Perencanaan teks (text planning); Ini termasuk mengambil konten yang relevan dari basis pengetahuan.
• Perencanaan kalimat (sentence planning); Ini adalah pemilihan kata-kata yang diperlukan, membentuk frase yang bermakna dan juga mengatur nada kalimat.
• Realisasi teks (text realization); Merupakan mapping (pemetaan) rencana kalimat ke dalam struktur kalimat.

NLG seringkali diterapkan dalam sistem chatbot, text generation, voice assistants dan image captioning.

Contoh Natural Language Processing (NLP)

Terkait pengertian dan arti NLP di atas, kemudian seperti apa contoh-contoh Natural Language Processing (NLP) yang ada dalam kehidupan sehari-hari?

Memang, dalam beberapa tahun terakhir, karena ketersediaan big data (baca pengertian big data di sini), komputasi yang kuat, dan algoritma yang disempurnakan, Natural Language Processing (NLP) telah dengan cepat memajukan dan mengubah organisasi, bisnis dan perusahaan.

Benar! NLP sekarang banyak digunakan di berbagai bidang dan industri seperti:

• Mesin telusur (search engine); menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menghasilkan hasil penelusuran yang relevan berdasarkan perilaku penelusuran atau maksud pengguna yang serupa. Dengan menggunakan NLP, rata-rata orang menemukan apa yang mereka cari.
• Filter e-mail dan komentar; Filter spam telah ada selama beberapa waktu sekarang, tetapi klasifikasi e-mail milik Google yaitu Gmail adalah salah satu aplikasi NLP yang lebih baru. Mereka dapat mengenali mana dari 3 (tiga) kategori (utama, sosial, atau promosi) e-mail tersebut. Ini pastinya membantu pengguna menentukan e-mail mana yang penting dan memerlukan tanggapan cepat, dan yang mana yang mungkin ingin mereka hapus. Begitu juga seperti komentar yang ada di website.
• Industri terjemahan; Banyak perusahaan lokal yang menggunakan terjemahan mesin untuk membantu pegawai dan karyawan penerjemah mereka bekerja lebih efisien. Ya! Ketika teks sebagian besar sudah diterjemahkan oleh mesin, itu menghemat waktu mereka yang berharga dan jumlah kata yang dapat mereka terjemahkan setiap harinya akan meningkat pada datasetnya.
• Perawatan kesehatan; Ini dapat digunakan untuk menyederhanakan informasi pasien atau untuk aplikasi yang mengubah bahasa isyarat menjadi teks. Yang terakhir memungkinkan orang tuli untuk berkomunikasi dengan orang-orang yang tidak tahu bagaimana menggunakan bahasa isyarat.
• Teknik pesawat; Dalam contoh ini, Natural Language Processing (NLP) membantu mekanik menemukan informasi yang berguna dari manual pesawat yang memiliki ratusan halaman, dan membantu menemukan makna dalam deskripsi masalah yang dilaporkan oleh pilot atau orang lain yang bekerja di bisnis, organisasi atau perusahaan terkait.
• Asisten virtual; Asisten virtual seperti Windows Cortana, Google Assistant, dan Amazon Alexa dapat memahami dan menjawab pertanyaan Anda dengan metode pengenalan suara.

Pentingnya Pemrosesan Bahasa Alami atau Natural Language Processing Penting dalam Data Science?

Jadi, apa yang membuat Natural Language Processing (NLP) ini menjadi hal yang penting di zaman sekarang khususnya dalam bidang data science?

NLP mungkin merupakan subbidang data science (baca pengertian data science di sini) yang paling banyak dibicarakan, terlebih karena mereka menarik dan menjanjikan, khususnya di tahun 2024 sekarang.

Ya! Dengan meningkatnya jumlah data teks yang dihasilkan setiap hari, NLP hanya akan menjadi semakin penting untuk memahami data dan menggunakannya di banyak aplikasi yang ada.

Seperti yang sudah Kami terangkan di atas, kemungkinan Anda sudah menggunakan beberapa aplikasi NLP yang paling kuat tetapi belum menyadarinya.

Atau mungkin Anda sudah mencoba tools atau alat asisten pribadi untuk memahami dan menjawab pertanyaan Anda secara akurat melalui pengenalan suara.

Well, sekali lagi, itu semua dilakukan dengan adanya Natural Language Processing (NLP).

Mereka telah mengubah cara kita berinteraksi dengan komputer dan itu akan terus berlanjut di masa mendatang.

Teknologi bidang AI (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan ini akan menjadi kekuatan yang mendasari transformasi dari upaya yang didorong oleh data (data-driven) ke yang didorong oleh kecerdasan (intelligence-driven), karena mereka membentuk dan meningkatkan teknologi komunikasi di tahun-tahun yang akan datang.

Kesimpulan

Baiklah, Kami pikir demikian untuk penguraian dalam Pengertian Natural Language Processing (NLP), Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami/Alamiah? Tujuan, Cara Kerja, Jenis, Contoh serta Pentingnya dalam Data Science.

Jadi, berdasarkan penjelasan dan pembahasan di atas, dapat kita simpulkan bahwa pemrosesan bahasa alami/alamiah atau Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berhubungan dengan pelatihan komputer untuk memahami, memproses, dan menghasilkan bahasa makhluk hidup (dalam hal ini yaitu manusia).

Search engine (mesin pencari), layanan terjemahan mesin, dan asisten suara semuanya didukung oleh teknologi ini.

Sementara istilah awalnya mengacu pada kemampuan sistem untuk membaca, dalam perkembangannya NLP sudah menjadi bahasa sehari-hari untuk semua linguistik komputasi.

Jenis dan subkategori NLP termasuk pemahaman bahasa alami atau Natural Language Understanding (NLU) yaitu kemampuan untuk memahami bahasa gaul (slang), salah pengucapan, salah eja (typo), dan varian bahasa lainnya dan juga generasi bahasa alami atau Natural Language Generation (NLG) yang merupakan kemampuan komputer untuk menciptakan komunikasinya sendiri.

Jika Anda tertarik untuk berinteraksi dengan sistem komputasi dan memiliki pengetahuan pemrograman dan linguistik, pembelajaran, bidang studi Natural Language Processing (NLP) ini dapat menjadi suatu sub studi yang sangat berharga, terlebih karena ruang lingkupnya yang terbilang sangat besar di masa depan.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas terkait Pengertian Natural Language Processing (NLP), Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami/Alamiah? Tujuan, Cara Kerja, Jenis, Contoh serta Pentingnya dalam Data Science.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan di sini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi, bisnis khususnya ilmu data.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Saya Rifqi Mulyawan, Terima Kasih.

Postingan ini juga tersedia dalam versi: