Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang berfokus pada kemampuan komputer untuk memahami, menganalisis, dan memproses bahasa alami manusia.
Dalam era digital saat ini, komunikasi antara manusia dan mesin menjadi semakin penting. Salah satu teknologi canggih yang memungkinkan interaksi ini adalah natural language processing (NLP). Namun, apa sebenarnya natural language processing itu? Dalam artikel ini, kita akan membahas apa itu NLP, konsep natural language processing adalah, serta berbagai contoh dan aplikasi teknologi ini di berbagai bidang.
Apa itu Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing (NLP) adalah cabang ilmu kecerdasan buatan (AI) yang fokus pada kemampuan mesin (komputer) untuk memahami, menganalisis, dan memproses bahasa alami manusia. NLP memungkinkan komputer untuk menginterpretasi bahasa manusia yang kompleks, yang terkenal memiliki banyak ambiguitas dan variasi gaya.
Natural language processing adalah teknologi yang bertujuan menjembatani komunikasi antara manusia dan mesin tanpa perlu penggunaan bahasa pemrograman yang rumit. NLP sering digunakan untuk membangun aplikasi chatbot yang dapat merespon pertanyaan pengguna secara otomatis. NLP juga memungkinkan mesin untuk membaca dan memahami isi sebuah dokumen, mengidentifikasi emosi dalam sebuah teks, atau bahkan menjalankan perintah suara.
Cara Kerja NLP
Cara kerja Natural Language Processing (NLP) dimulai dengan model yang dilatih untuk melakukan analisis teks tertentu. Model ini dapat belajar dari data bahasa yang sangat besar untuk memahami pola dan konteks.
Dalam perkembangannya saat ini banyak aplikasi NLP yang memanfaatkan model AI generatif yang kompleks, model bahasa NLP yang lebih sederhana seringkali cukup dan lebih efisien dalam biaya untuk banyak kasus analitik teks yang umum.
Text Preprocessing pada NLP
Agar komputer dapat dengan mudah memproses data teks diperlukan adanya alur kerja mendasar yang disebut tahap Text Preprocessing. Teks preprocessing adalah proses awal dalam mempersiapkan data teks sebelum masuk ke tahap analisis lebih lanjut oleh model NLP.
Bayangkan Anda seorang koki yang akan memasak hidangan lezat. Sebelum mulai memasak, tentu Anda harus mencuci, memotong, dan menyiapkan bahan-bahan mentah terlebih dahulu. Sayuran harus dibersihkan, daging dipotong, bumbu disortir. Semua dilakukan agar proses memasak berjalan lancar dan hasilnya maksimal.
Begitu pula dalam Natural Language Processing (NLP).
Sebelum teks dianalisis oleh model kecerdasan buatan, ia harus melalui tahapan Text Preprocessing,
Dalam teks preprocessing terdapat beberapa langkah utama yang memiliki peran krusial dalam mempersiapkan data teks
Tokenisasi
Tokenisasi adalah proses preprocessing untuk memecah kalimat atau paragraf menjadi bagian-bagian yang kecil (token). Token ini biasanya berupa kata atau frasa. Proses ini membantu model mengenali unit terkecil dari suatu informasi.
Lower Casing
Lower Casing adalah proses mengubah seluruh huruf dalam teks menjadi huruf kecil. Hal ini bertujuan untuk menghindari adanya perbedaan makna atau perhitungan yang disebabkan oleh kapitalisasi dalam huruf. Misalnya, kata “Perempuan” dan “presiden” akan terbaca menjadi sebuah informasi yang sama setelah adanya proses lower casing.
Stopword Removal
Stopword Removal adalah proses penghapusan berbagai kata-kata umum yang sering muncul dan tidak membawa makna penting, seperti “yang” “dan” “atau” dan sebagainya. Hal ini dapat mengurangi noise dalam data.
Stemming dan Lemmatization
Stemming adalah suatu proses mengubah kata ke bentuk dasarnya. Misalnya, kata “berjalan”, “jalan”. Proses ini bertujuan untuk menyatukan variasi kata menjadi sebuah kata dengan makna yang sama.
Punctuation & Noise Removal
Proses ini bertujuan untuk menghilangkan tanda baca atau karakter-karakter non-alfabetik seperti angka atau simbol yang tidak memiliki nilai informasi dalam proses NLP.
Baca Juga : Apa itu Computer Vision
Tahapan Pemrosesan Lanjutan dalam NLP
Setelah data teks melalui tahapan preprocessing, barulah dapat dilakukan proses lanjutan dalam NLP yang lebih kompleks yaitu
Ekstraksi entitas (Named Entity Recognition/NER)
Ekstraksi entitas adalah proses identifikasi beberapa aspek seperti penyebutan entitas seperti orang, tempat, atau organisasi dalam sebuah dokumen. Tahapan ini masuk kedalam jenis Supervised learning. Supervised Learning adalah sebuah metode dalam machine learning Dimana model dilatih menggunakan data yang memiliki label untuk dapat mempelajari dan memprediksi dari input serta output. Contoh output dari supervised learning : kategori, nilai angka, opini dll.
Klasifikasi teks (Teks Classification)
Proses penetapan dokumen ke dalam bagian, kategori atau label tertentu. Contoh nya seperti kategori email spam dan tidak. Karena melibatkan adanya input (teks) dan output (kabel) teks Classification masuk ke jenis Supervised learning.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses Dimana model dilatih menggunakan teks yang sebelumnya sudah diberikan label (mengandung opini positif, negatif, atau netral). Jenis ini termasuk supervised learning karena hasil outputnya berdasarkan label yang sudah ada saat pelatihan.
Deteksi Bahasa
Termasuk jenis unsupervised learning Dimana Deteksi bahasa tidak selalu menggunakan label dalam pelatihan. Sebagian besar metode menggunakan frekuensi karakter, n-gram, atau model statistik bahasa yang tidak membutuhkan data berlabel.
Baca Juga : Apa itu Chat GPT
Perbedaan Antara NLP dan NLU
Dalam dunia kecerdasan buatan, istilah pemrosesan bahasa alami (NLP) sering kali disamakan atau dikombinasikan dengan istilah pemahaman bahasa alami (NLU). Sebenarnya, NLP adalah teknologi yang lebih luas yang meliputi semua teknik pemrosesan bahasa, sementara NLU fokus pada aspek memahami makna dan konteks bahasa yang diproses oleh komputer.
Penggunaan Natural Language Processing di Dunia Nyata
Berikut beberapa contoh aplikasi nyata dan umum dari teknologi NLP dalam kehidupan sehari-hari maupun dalam dunia bisnis dan riset:
- Menganalisis dokumen atau transkrip panggilan dan rapat untuk menentukan subjek utama serta mengidentifikasi penyebutan spesifik mengenai orang, tempat, organisasi, produk, atau entitas lain.
- Menganalisis posting sentiment public atau opini terkait informasi yang ada di media sosial, ulasan produk, atau artikel berita.
- Penerapan NLP dalam chatbot yang memungkinkan mereka untuk tidak hanya memahami apa yang dikatakan pengguna tetapi juga merespons dengan cara yang relevan, informatif, dan mirip dengan bahasa manusia . Selain itu NLP pada Chatbot juga memungkinkan layanan yang dapat melakukan respon yang cepat dan otomatis terhadap pertanyaan pengguna
Manfaat dan Keuntungan Menggunakan NLP
- Efisiensi Analisis Data NLP memungkinkan analisis cepat dan akurat terhadap data berbasis teks dalam jumlah besar, yang akan sangat sulit dilakukan secara manual oleh manusia.
- Automasi Proses Manual Dengan NLP, berbagai proses yang berulang dan berbasis teks seperti pengecekan dokumen, pengkategorian email, atau monitoring media sosial bisa dioptimasi.
- Meningkatkan Pengalaman Pengguna Teknologi NLP memungkinkan interaksi yang lebih natural dan mudah antara manusia dengan mesin, misalnya dalam pelayanan pelanggan melalui chatbot.
FAQ
Berikut adalah beberapa FAQ mengenai Natural language processing atau NLP
Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk memahami, menganalisis, dan memproses bahasa alami manusia. NLP penting karena menjembatani komunikasi antara manusia dan mesin secara lebih alami tanpa perlu bahasa pemrograman, serta digunakan dalam berbagai aplikasi seperti chatbot, analisis sentimen, dan pengolahan dokumen.
Proses NLP dimulai dengan text preprocessing, yaitu tahap persiapan data teks yang mencakup tokenisasi, lower casing, stopword removal, stemming, dan penghapusan tanda baca. Setelah itu, data teks dianalisis lebih lanjut melalui proses lanjutan seperti ekstraksi entitas, klasifikasi teks, analisis sentimen, dan deteksi bahasa, dengan menggunakan algoritma supervised atau unsupervised learning tergantung jenis tugasnya.
1. Efisiensi Analisis Data: Memproses teks dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat.
2. Otomatisasi Proses Manual: Mengoptimalkan tugas seperti klasifikasi email atau pengecekan dokumen.
3. Meningkatkan Pengalaman Pengguna: Memberikan interaksi yang lebih natural antara manusia dan mesin, misalnya melalui chatbot yang dapat merespons secara otomatis dan relevan.
Kesimpulan
Natural language processing atau NLP adalah teknologi revolusioner yang menggabungkan kecerdasan buatan dengan kemampuan bahasa manusia. Dengan berbagai kemampuan seperti ekstraksi entitas, klasifikasi teks, analisis sentimen, dan deteksi bahasa, NLP dapat diaplikasikan di berbagai bidang mulai dari bisnis, kesehatan, pendidikan hingga media sosial. Memahami konsep nlp adalah serta manfaatnya akan membuka peluang besar untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas di era digital ini.
Referensi
V, K., Pravin, S. C., G, R., B, A., S, O., & R, D. R. (2023b). A Chatbot-Based Strategy for Regional Language-Based Train Ticket Ordering Using a novel ANN Model. In Advances in computational intelligence and robotics book series (pp. 168–184). https://doi.org/10.4018/978-1-6684-9804-0.ch010
Puspitasari, A., Paradhita, A. N., Tineka, Y. W., Sulistyowati, V., Noriska, N. K. S., & Haryanto, N. (2024). Natural Language Processing (NLP) technology for chatbot website. Jurnal Penelitian Pendidikan IPA, 10(SpecialIssue), 319–324. https://doi.org/10.29303/jppipa.v10ispecialissue.8241
Penulis : Meilina Eka
