Teknologi NLP semakin menonjol pada tingkat yang progresif. Kombinasi ilmu komputer, teknik informasi, dan kecerdasan buatan berpotensi menghilangkan hambatan bahasa. Dengan teknologi NLP, apapun bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi, semua pihak akan dapat mendengarkan dan membaca informasi dalam bahasa yang mereka ketahui.
Natural Language Processing (NLP) melatih komputer untuk memahami bahasa manusia. Ia menggunakan pembelajaran mesin untuk terus belajar dan mendapatkan lebih banyak pengetahuan. Hasilnya, kombinasi NLP-AI menjadi lebih cerdas. Dengan memanfaatkan kemampuannya yang juga semakin meningkat, maka akan semakin mahir dan maju.
Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)?
Pemrosesan bahasa alami adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang menggunakan kekuatannya untuk memahami linguistik dan membuat program komputer pintar. Program-program ini mampu memahami komunikasi teks dan lisan seperti manusia. Namun teknologi NLP memiliki kemampuan untuk mempelajari dan memahami berbagai bahasa sekaligus dan menerjemahkannya ke bahasa pilihan Anda.
Grafik teknologi NLP menggabungkan linguistik komputasi dan pemodelan bahasa berbasis aturan dengan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Dengan menggunakan ini, komputer dapat memahami teks atau audio hanya untuk menerjemahkannya ke bahasa lain.
Bahkan saat ini, kami memiliki beberapa contoh tindakan NLP, seperti Siri, Asisten Google, Penerjemah Google, dan beberapa alat saran otomatis. Saran yang diberikan Grammarly saat menulis email atau di mesin pencari semuanya diaktifkan dengan teknologi NLP.
Bagaimana Teknologi NLP Bekerja?
Teknologi NLP membuat program komputer memahami teks dan ucapan manusia. Karena komputer hanya memahami bahasa biner yang terdiri dari 0 dan 1, diperlukan suatu sistem yang terlebih dahulu membuat komputer memahami kata-kata.
Untuk ini, representasi kata digunakan, dimana kata-kata dikodekan ke dalam bahasa komputer. Beberapa teknik digunakan untuk tujuan ini, dan one-hot adalah salah satu teknik tersebut.
Selain itu, serangkaian teknik NLP digunakan untuk membantu komputer memahami bahasa manusia. Ini termasuk;
- Berasal: Sebuah proses di mana kata-kata serupa dipersingkat menjadi kata asalnya, seperti Finalisasi, dari Final dengan menghilangkan huruf satu per satu.
- Lemmatisasi: Ini adalah teknik di mana kata-kata dikikis untuk menemukan struktur dasar maknanya.
- Tokenisasi: Dengan teknik ini, kalimat dipecah menjadi blok-blok yang lebih kecil untuk mengidentifikasi kata, simbol, dan angka darinya.
- Analisis Sentimen: Di sinilah komputer mencoba mengidentifikasi nada dan emosi di balik kalimat.
- Disambiguasi Arti Kata: Teknik ini digunakan untuk mengetahui apakah kata yang sama mempunyai arti yang berbeda bila digunakan dalam konteks yang berbeda.
- Penandaan Bagian Pidato (POS): Penandaan POS digunakan untuk membubuhi keterangan setiap kata dalam teks. Ini termasuk mengidentifikasi kata kerja, kata keterangan, kata benda, kata sifat, dan semua jenis kata lainnya.
Selain teknik-teknik ini, program NLP juga menggunakan algoritma untuk memahami teks dan ucapan yang dihasilkan manusia. Sistem berbasis aturan digunakan untuk menetapkan aturan linguistik untuk menganalisis data.
Pembelajaran mesin adalah bagian penting dari NLP karena digunakan untuk memasukkan data pelatihan ke program komputer. Dengan menggunakan data ini, program NLP dapat menyesuaikan pola pengenalan teks dan suaranya.
[Baca juga: 15 Kumpulan Data NLP Terbaik untuk melatih Anda Model NLP]
Terjemahan Mesin untuk Membangun NLP
Dapatkah Anda bayangkan bagaimana para pemimpin dunia dapat berpartisipasi dalam pertemuan-pertemuan yang semua orang menggunakan bahasa mereka? Pertemuan-pertemuan ini mempunyai sistem interpretasi simultan, yang berarti program komputer dan penerjemah manusia bekerja sama untuk menerjemahkan pidato dan kemudian mengubahnya ke bahasa lain sesuai kebutuhan.
Meskipun tujuan akhir teknologi NLP saat ini adalah menghilangkan semua hambatan bahasa, teknologi ini masih terus berkembang dan maju. Teknologi NLP memungkinkan hal ini dengan menggunakan Machine Translation, yang pada dasarnya menggunakan program komputer untuk menerjemahkan teks dan ucapan.
Kemajuan dari tahap di mana ketidakakuratan sangat menonjol, terjemahan mesin telah terlihat peningkatan dengan Neural Machine Translation (NMT). NMT semakin meningkatkan fungsi NLP, sehingga meningkatkan kemampuan terjemahannya.
Berikut manfaat terjemahan mesin di NLP:
- Program NLP kini dapat membaca dan menerjemahkan buku, situs web, dan detail produk dalam hitungan detik.
- Hal ini telah secara signifikan mengurangi biaya dan upaya yang diperlukan untuk penerjemahan.
- Tingkat akurasi juga meningkat seiring dengan penggunaan algoritma pembelajaran mesin.
- Bisnis kini dapat menyesuaikan proses penerjemahan sesuai dengan kebutuhan mereka.
Hal ini dimungkinkan karena NMT memanfaatkan metodologi pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf berulang (RNN) dan mekanisme perhatian. Hal ini meningkatkan kemampuan program NLP, meningkatkan jangkauan pemahamannya tentang aturan linguistik, pola, dan kecepatan pemrosesan untuk kalimat panjang dan kalimat dengan struktur kompleks.
NMT membantu program mengubah kata menjadi vektor, menyatukan kata-kata yang serupa secara semantik. Menghasilkan urutan vektor atau kata, program menghasilkan kalimat. Dari sini, ia menggunakan kerangka encoder-decoder untuk memetakan kalimat masukan dalam ruang vektor, dan decoder mengirimkan kalimat terjemahan ke antarmuka.
Kesimpulan
Kombinasi NLP, NMT, jaringan saraf, dan mekanisme pembelajaran mendalam membawa peningkatan signifikan dalam pengenalan dan terjemahan teks dan ucapan. Bahkan dengan semua kemajuan di bidang ini, penerjemah dan editor manusia dituntut untuk menjaga keseimbangan. Untuk bisnis dan perusahaan yang ingin memiliki sistem interpretasi sendiri, hubungi Shaip untuk mendapatkan solusi khusus berbasis AI percakapan yang dilengkapi dengan NLP dan terjemahan mesin.
