Apa itu NLP?
Natural Language Processing (NLP) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI). Ini memungkinkan robot untuk menganalisis dan memahami bahasa manusia, memungkinkan mereka untuk melakukan aktivitas berulang tanpa campur tangan manusia. Contohnya termasuk terjemahan mesin, ringkasan, klasifikasi tiket, dan pemeriksaan ejaan.
Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah kemampuan komputer untuk menganalisis dan memahami bahasa manusia. NLP adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada bahasa manusia dan terkait erat dengan linguistik komputasi, yang lebih berfokus pada pendekatan statistik dan formal untuk memahami bahasa.
NLP biasanya digunakan untuk peringkasan dokumen, klasifikasi teks, deteksi dan pelacakan topik, terjemahan mesin, pengenalan suara, dan banyak lagi.
Bagaimana NLP Bekerja?
Sistem NLP menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur dan mengekstrak informasi yang relevan. Algoritma dilatih untuk mengenali pola dan membuat kesimpulan berdasarkan pola tersebut. Berikut cara kerjanya:
- Pengguna harus memasukkan kalimat ke dalam sistem Natural Language Processing (NLP).
- Sistem NLP kemudian memecah kalimat menjadi bagian kata yang lebih kecil, yang disebut token, dan mengubah audio menjadi teks.
- Kemudian, mesin memproses data teks dan membuat file audio berdasarkan data yang diproses.
- Mesin merespons dengan file audio berdasarkan data teks yang diproses.
Ukuran & Pertumbuhan Pasar NLP
Kecerdasan buatan akan menjadi hal besar berikutnya di dunia teknologi. Dengan kemampuannya untuk memahami perilaku manusia dan bertindak sesuai dengan itu, AI telah menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari. Penggunaan AI telah berkembang, dengan gelombang terbaru menjadi pemrosesan bahasa alami (NLP).
Ukuran pasar NLP global bernilai USD 15.7 miliar pada tahun 2022 dan diperkirakan akan tumbuh pada CAGR lebih dari 25% selama periode perkiraan 2022-2027. Pasar diproyeksikan mencapai 49.4 miliar USD pada tahun 2027 dengan CAGR 25.7%.
Manfaat NLP
Peningkatan efisiensi & akurasi dokumentasi
Dokumen yang dihasilkan NLP secara akurat merangkum teks asli apa pun yang tidak dapat dibuat oleh manusia secara otomatis. Selain itu, ia dapat melakukan tugas berulang seperti menganalisis sejumlah besar data untuk meningkatkan efisiensi manusia.
Kemampuan untuk secara otomatis membuat ringkasan konten tekstual yang besar & kompleks
Bahasa pemrosesan alami dapat digunakan untuk tugas penambangan teks sederhana seperti mengekstraksi fakta dari dokumen, menganalisis sentimen, atau mengidentifikasi entitas bernama. Pemrosesan alami juga dapat digunakan untuk tugas yang lebih kompleks, seperti memahami perilaku dan emosi manusia.
Memungkinkan asisten pribadi seperti Alexa untuk menafsirkan kata-kata yang diucapkan
NLP berguna untuk asisten pribadi seperti Alexa, memungkinkan asisten virtual untuk memahami perintah kata yang diucapkan. Ini juga membantu dengan cepat menemukan informasi yang relevan dari database yang berisi jutaan dokumen dalam hitungan detik.
Memungkinkan penggunaan chatbots untuk bantuan pelanggan
NLP dapat digunakan di chatbot dan program komputer yang menggunakan kecerdasan buatan untuk berkomunikasi dengan orang melalui teks atau suara. Chatbot menggunakan NLP untuk memahami apa yang diketik orang dan merespons dengan tepat. Mereka juga memungkinkan organisasi untuk memberikan dukungan pelanggan 24/7 di berbagai saluran.
Melakukan analisis sentimen lebih sederhana
Analisis Sentimen adalah proses yang melibatkan analisis sekumpulan dokumen (seperti ulasan atau tweet) mengenai sikap atau keadaan emosional mereka (misalnya, kegembiraan, kemarahan). Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengkategorikan dan mengklasifikasikan posting media sosial atau teks lain ke dalam beberapa kategori: positif, negatif, atau netral.
Wawasan analitik lanjutan yang sebelumnya tidak terjangkau
Perkembangan sensor dan perangkat yang terhubung ke Internet baru-baru ini telah menyebabkan ledakan volume dan variasi data yang dihasilkan. Akibatnya, banyak organisasi memanfaatkan NLP untuk memahami data mereka guna mendorong keputusan bisnis yang lebih baik.
Tantangan dengan NLP
salah eja
Bahasa alami penuh dengan kesalahan ejaan, kesalahan ketik, dan inkonsistensi dalam gaya. Misalnya, kata "proses" dapat dieja sebagai "proses" atau "pemrosesan". Masalahnya diperparah ketika Anda menambahkan aksen atau karakter lain yang tidak ada dalam kamus Anda.
Perbedaan Bahasa
Seorang penutur bahasa Inggris mungkin berkata, “Saya akan bekerja besok pagi,” sementara penutur bahasa Italia akan berkata, “Domani Mattina vado al lavoro.” Meskipun kedua kalimat ini memiliki arti yang sama, NLP tidak akan mengerti yang terakhir kecuali Anda menerjemahkannya ke dalam bahasa Inggris terlebih dahulu.
Bias bawaan
Bahasa pemrosesan alami didasarkan pada logika manusia dan kumpulan data. Dalam beberapa situasi, sistem NLP dapat melakukan bias pemrogram mereka atau kumpulan data yang mereka gunakan. Kadang-kadang juga dapat menafsirkan konteks secara berbeda karena bias bawaan, yang mengarah ke hasil yang tidak akurat.
Kata-kata dengan Banyak Makna
NLP didasarkan pada asumsi bahwa bahasa itu tepat dan tidak ambigu. Pada kenyataannya, bahasa tidak tepat atau tidak ambigu. Banyak kata memiliki banyak arti dan dapat digunakan dengan cara yang berbeda. Misalnya, ketika kita mengatakan "kulit", itu bisa berupa kulit anjing atau kulit pohon.
Ketidakpastian dan Positif Palsu
Positif palsu terjadi ketika NLP mendeteksi istilah yang seharusnya dapat dimengerti tetapi tidak dapat dijawab dengan benar. Tujuannya adalah untuk membuat sistem NLP yang dapat mengidentifikasi keterbatasannya dan menjernihkan kebingungan dengan menggunakan pertanyaan atau petunjuk.
Data pelatihan
Salah satu tantangan terbesar dengan bahasa pemrosesan alami adalah data pelatihan yang tidak akurat. Semakin banyak data pelatihan yang Anda miliki, semakin baik hasilnya. Jika Anda memberikan sistem data yang salah atau bias, itu akan mempelajari hal-hal yang salah atau belajar secara tidak efisien.
Contoh NLP
Terjemahan Bahasa Alami yaitu, Google Terjemahan
Google Translate adalah layanan terjemahan berbasis web gratis yang mendukung lebih dari 100 bahasa dan dapat menerjemahkan konten Anda secara otomatis ke dalam bahasa-bahasa ini. Layanan ini memiliki dua mode: terjemahan dan saran terjemahan.
Pengolah Kata yaitu, MS Word & Grammarly menggunakan NLP untuk memeriksa kesalahan tata bahasa
Pengolah kata seperti MS Word dan Grammarly menggunakan NLP untuk memeriksa teks untuk kesalahan tata bahasa. Mereka melakukan ini dengan melihat konteks kalimat Anda, bukan hanya kata-katanya sendiri.
Pengenalan suara / sistem IVR yang digunakan di pusat panggilan
Pengenalan ucapan adalah contoh yang sangat baik tentang bagaimana NLP dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Ini adalah persyaratan yang sangat umum bagi bisnis untuk memiliki sistem IVR sehingga pelanggan dapat berinteraksi dengan produk dan layanan mereka tanpa harus berbicara dengan orang langsung. Ini memungkinkan mereka untuk menangani lebih banyak panggilan tetapi juga membantu memangkas biaya.
Asisten Digital Pribadi yaitu, Google Home, Siri, Cortana, & Alexa
Penggunaan NLP telah menjadi lebih umum dalam beberapa tahun terakhir karena teknologi telah maju. Aplikasi Personal Digital Assistant seperti Google Home, Siri, Cortana, dan Alexa semuanya telah diperbarui dengan kemampuan NLP. Perangkat ini menggunakan NLP untuk memahami ucapan manusia dan merespons dengan tepat.
Gunakan Kasus
Pemrosesan dokumen cerdas
Kasus penggunaan ini melibatkan penggalian informasi dari data tidak terstruktur, seperti teks dan gambar. NLP dapat digunakan untuk mengidentifikasi bagian yang paling relevan dari dokumen tersebut dan menyajikannya secara terorganisir.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah cara lain perusahaan dapat menggunakan NLP dalam operasi mereka. Perangkat lunak akan menganalisis posting media sosial tentang bisnis atau produk untuk menentukan apakah orang berpikir positif atau negatif tentang hal itu.
Deteksi penipuan
NLP juga dapat digunakan untuk deteksi penipuan dengan menganalisis data tidak terstruktur seperti email, panggilan telepon, dll., dan database asuransi untuk mengidentifikasi pola atau aktivitas penipuan berdasarkan kata kunci.
Deteksi bahasa
NLP digunakan untuk mendeteksi bahasa dokumen teks atau tweet. Ini bisa berguna untuk perusahaan moderasi konten dan penerjemahan konten.
AI Percakapan / Chatbot
AI percakapan (sering disebut chatbot) adalah aplikasi yang memahami input bahasa alami, baik lisan maupun tulisan, dan melakukan tindakan tertentu. Antarmuka percakapan dapat digunakan untuk tujuan layanan pelanggan, penjualan, atau hiburan.
Peringkasan teks
Sistem NLP dapat dilatih untuk meringkas teks lebih mudah dibaca daripada teks aslinya. Ini berguna untuk artikel dan teks panjang lainnya di mana pengguna mungkin tidak ingin menghabiskan waktu membaca seluruh artikel atau dokumen.
Terjemahan Teks
NLP digunakan untuk menerjemahkan teks secara otomatis dari satu bahasa ke bahasa lain menggunakan metode pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf berulang atau jaringan saraf convolutional.
Pertanyaan-Menjawab
Penjawab pertanyaan (QA) adalah tugas dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) yang menerima pertanyaan sebagai input dan mengembalikan jawabannya. Bentuk paling sederhana dari menjawab pertanyaan adalah menemukan entri yang cocok di basis pengetahuan dan mengembalikan isinya, yang dikenal sebagai "pengambilan dokumen" atau "pengambilan informasi."
Pengakuan Entitas Bernama
Pengenalan entitas bernama adalah kemampuan inti dalam Natural Language Processing (NLP). Ini adalah proses mengekstrak entitas bernama dari teks tidak terstruktur ke dalam kategori yang telah ditentukan. Contoh entitas bernama termasuk orang, organisasi, dan lokasi.
Pemantauan Media Sosial
Alat pemantauan media sosial dapat menggunakan teknik NLP untuk mengekstrak penyebutan merek, produk, atau layanan dari pos media sosial. Setelah terdeteksi, sebutan ini dapat dianalisis untuk sentimen, interaksi, dan metrik lainnya. Informasi ini kemudian dapat menginformasikan strategi pemasaran atau mengevaluasi efektivitasnya.
Teks prediktif
Teks prediktif menggunakan NLP untuk memprediksi kata apa yang akan diketik pengguna selanjutnya berdasarkan apa yang telah mereka ketikkan dalam pesan mereka. Ini mengurangi jumlah penekanan tombol yang diperlukan pengguna untuk menyelesaikan pesan mereka dan meningkatkan pengalaman pengguna mereka dengan meningkatkan kecepatan di mana mereka dapat mengetik dan mengirim pesan.
