NLP

Apa itu NLP? Cara Kerja, Manfaat, Tantangan, Contoh

Apa itu nlp?

Apa itu NLP?

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) adalah bagian dari Kecerdasan Buatan (AI) – khususnya Pembelajaran Mesin (ML) yang memungkinkan komputer dan mesin memahami, menafsirkan, memanipulasi, dan mengkomunikasikan bahasa manusia.

Baik itu opsi text-to-speech yang mengejutkan kita di awal tahun 2000-an atau model GPT yang dapat lulus Tes Turing dengan mulus, NLP telah menjadi teknologi dasar yang memungkinkan evolusi komputer.

Meskipun merupakan teknologi yang telah ada selama lebih dari 50 tahun, NLP telah mendapatkan popularitas yang signifikan setelah ledakan data baru-baru ini. Secara teknis, NLP melibatkan:

  • Linguistik komputasional yang melibatkan pemodelan bahasa berbasis aturan
  • Model statistik bagian dari pembelajaran mesin

Salah satu alasan utama mengapa sistem dan komputer mampu meniru komunikasi manusia dengan tepat adalah karena banyaknya ketersediaan data dalam bentuk audio, teks, data percakapan di saluran media sosial, video, email, dan banyak lagi. Pengembangan sintaksis yang cermat telah memungkinkan model untuk memahami secara akurat nuansa komunikasi manusia termasuk sarkasme, homonim, humor, dan banyak lagi.

Beberapa aplikasi NLP paling dasar antara lain:

  • Terjemahan bahasa waktu nyata
  • Filter spam di layanan email
  • Asisten suara dan chatbot
  • Peringkasan teks
  • Fitur koreksi otomatis
  • Analisis sentimen dan banyak lagi
Bagaimana cara kerja nlp?

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

Ukuran & Pertumbuhan Pasar NLP

Pasar NLP menunjukkan prospek yang fenomenal dan diperkirakan bernilai sekitar $156.80 miliar pada tahun 2030. Pertumbuhan ini berada pada CAGR tahunan sebesar 27.55%. 

Selain itu, lebih dari 85% organisasi besar berupaya untuk mengadopsi NLP pada tahun 2025. Pertumbuhan NLP yang mengejutkan didorong oleh beragam alasan seperti:

  • Peningkatan penggabungan AI dalam produk dan layanan
  • Perlombaan untuk memberikan pengalaman pelanggan terbaik
  • Ledakan data digital
  • Ketersediaan solusi berbasis cloud berbiaya rendah
  • Penerapan teknologi di berbagai industri termasuk perawatan kesehatan, manufaktur, otomotif, dan lainnya

Adopsi dan penerapan NLP secara besar-besaran juga menimbulkan konsekuensi, dimana laporan dari McKinsey mengungkapkan bahwa otomatisasi dari NLP akan membuat 8% pekerjaan menjadi usang. Namun, laporan tersebut juga mengklaim bahwa hal ini bertanggung jawab atas terciptanya 9% peran pekerjaan baru. 

Dalam hal akurasi hasil, model NLP mutakhir telah melaporkan akurasi 97% pada benchmark GLUE.

Manfaat nlp

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

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.

tugas Nlp

Tugas NLP

“Ini berjalan dengan baik.” 

Kalimat sederhana terdiri dari empat kata seperti ini dapat memiliki berbagai makna berdasarkan konteks, sarkasme, metafora, humor, atau emosi mendasar apa pun yang digunakan untuk menyampaikan hal ini.

Meskipun memahami kalimat ini sebagaimana mestinya adalah hal yang wajar bagi kita sebagai manusia, mesin tidak dapat membedakan berbagai emosi dan sentimen. Di sinilah beberapa tugas NLP diperlukan untuk menyederhanakan komplikasi dalam komunikasi manusia dan membuat data lebih mudah dicerna, diproses, dan dipahami oleh mesin.

Beberapa tugas inti meliputi:

Speech Recognition

Ini melibatkan konversi data suara atau audio menjadi teks. Proses ini sangat penting untuk aplikasi NLP apa pun yang menampilkan opsi perintah suara. Pengenalan ucapan mengatasi keragaman dalam pengucapan, dialek, tergesa-gesa, cadel, kenyaringan, nada dan faktor lain untuk menguraikan pesan yang dimaksudkan.

Penandaan Ucapan

Mirip dengan bagaimana kita diajarkan dasar-dasar tata bahasa di sekolah, ini mengajarkan mesin untuk mengidentifikasi bagian-bagian ucapan dalam kalimat seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dan banyak lagi. Hal ini juga mengajarkan sistem untuk memahami kapan sebuah kata digunakan sebagai kata kerja dan kata yang sama digunakan sebagai kata benda.

Disambiguasi Pengertian Kata

Ini adalah proses penting yang bertanggung jawab untuk memahami makna sebenarnya dari sebuah kalimat. Meminjam contoh kami sebelumnya, penggunaan analisis semantik dalam tugas ini memungkinkan mesin memahami jika seseorang mengucapkan, “Ini bagus,” sebagai komentar sarkastik ketika mengalami krisis.

Pengakuan Entitas Bernama

Ketika ada beberapa contoh kata benda seperti nama, lokasi, negara, dan lainnya, proses yang disebut Pengenalan Entitas Bernama diterapkan. Ini mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas dalam pesan atau perintah dan menambah nilai pada pemahaman mesin.

Resolusi Referensi Bersama

Manusia seringkali sangat kreatif saat berkomunikasi dan itulah sebabnya ada beberapa metafora, perumpamaan, kata kerja phrasal, dan idiom. Semua ambiguitas yang timbul dari hal ini diklarifikasi melalui tugas Resolusi Referensi Bersama, yang memungkinkan mesin mengetahui bahwa hujan sebenarnya tidak turun hujan kucing dan anjing, namun mengacu pada intensitas curah hujan.

Generasi Bahasa Alami

Tugas ini melibatkan pembuatan teks mirip manusia dari data. Ini bisa berupa teks yang disesuaikan dengan bahasa gaul, bahasa, wilayah, dan banyak lagi.

Mengapa NLP Penting?

Komputer adalah hal yang sangat mendasar. Mereka tidak mengerti bahasa manusia. Untuk memungkinkan mesin berpikir dan berkomunikasi seperti manusia, NLP adalah kuncinya.

Melalui teknologi inilah kita dapat mengaktifkan sistem untuk menganalisis data secara kritis dan memahami perbedaan dalam bahasa, bahasa gaul, dialek, perbedaan tata bahasa, nuansa, dan banyak lagi.

Meskipun hal ini masih belum sempurna, penyempurnaan model dengan data pelatihan yang melimpah akan mengoptimalkan hasil, sehingga memungkinkan bisnis untuk menerapkannya untuk beragam tujuan termasuk:

  • Mengungkap wawasan penting dari data internal
  • Menerapkan otomatisasi untuk menyederhanakan alur kerja, komunikasi, dan proses
  • Personalisasi dan hiper-personalisasi pengalaman
  • Menerapkan fitur aksesibilitas untuk menyertakan penyandang disabilitas ke dalam ekosistem komputasi
  • Mendorong inovasi dalam domain khusus seperti onkologi klinis, manajemen armada dalam rantai pasokan, pengambilan keputusan berdasarkan data pada mobil otonom, dan banyak lagi
Gunakan kasus

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."

Redaksi Data

Salah satu kasus penggunaan NLP yang lebih terspesialisasi terletak pada redaksi data sensitif. Industri seperti NBFC, BFSI, dan layanan kesehatan menyimpan banyak sekali data sensitif dari formulir asuransi, uji klinis, catatan kesehatan pribadi, dan banyak lagi.

NLP diterapkan di domain tersebut melalui teknik seperti Named Entity Recognition untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan entri sensitif seperti nama, detail kontak, alamat, dan individu lainnya. Titik data tersebut kemudian dibuat tidak dapat diidentifikasi berdasarkan persyaratan.

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.

Analisis bisnis

Analisis bisnis dan NLP merupakan perpaduan sempurna karena teknologi ini memungkinkan organisasi untuk memahami sejumlah besar data tidak terstruktur yang ada di dalamnya. Data tersebut kemudian dianalisis dan divisualisasikan sebagai informasi untuk mengungkap wawasan bisnis penting untuk lingkup perbaikan, riset pasar, analisis umpan balik, kalibrasi ulang strategis, atau tindakan perbaikan.

Industri memanfaatkan nlp

Industri Memanfaatkan NLP

Kesehatan

NLP menawarkan manfaat yang bermanfaat bagi industri kesehatan seperti:

  • ekstraksi wawasan dari rekam medis dan analisis data tidak terstruktur
  • Meningkatkan dan mempersonalisasi sistem pendukung keputusan klinis
  • Optimalkan respons dari chatbot untuk pengalaman perawatan pasien yang lancar
  • Pantau, prediksi, dan mitigasi reaksi obat yang merugikan serta terapkan strategi farmakovigilans dan masih banyak lagi

Fintech

Implikasi NLP di fintech sangat berbeda, menawarkan manfaat seperti:

  • Pemrosesan dan orientasi dokumen yang lancar
  • Mengoptimalkan manajemen risiko dan deteksi penipuan
  • Penilaian kelayakan kredit individu untuk pembiayaan
  • Personalisasi produk keuangan dalam hal tenor dan premi dan banyak lagi

Media & Periklanan

NLP memberikan sentuhan kreatif pada profesional media dan periklanan, membantu mereka dalam:

  • Personalisasi konten dan penyampaian konten bahasa daerah
  • Analisis presisi dan penargetan persona pengguna 
  • Riset pasar tentang tren, topik, dan percakapan untuk peluang topikal
  • Pengembangan salinan iklan dan pengoptimalan penempatan dan banyak lagi

Retail

NLP menawarkan manfaat bagi pelanggan dan bisnis di bidang ritel melalui:

  • Mesin rekomendasi yang tepat
  • Optimalisasi pencarian suara
  • Saran layanan berbasis lokasi
  • Iklan bertarget seperti program loyalitas, diskon untuk pengguna pertama kali, dan banyak lagi

Manufaktur

Industri 4.0 dilengkapi dengan penggabungan model NLP melalui:

  • Pemantauan kesehatan mesin otomatis dan deteksi cacat
  • Analisis proses waktu nyata
  • Mengoptimalkan rute dan jadwal pengiriman termasuk manajemen armada
  • Keselamatan pekerja dan tempat kerja yang lebih baik melalui analisis prediktif dan banyak lagi

Membayangkan Masa Depan NLP

Meskipun banyak hal yang telah terjadi di bidang ini, para penggemar teknologi sudah sangat bersemangat dengan kemungkinan-kemungkinan yang ada dalam teknologi ini di tahun-tahun mendatang. Dari semua perbincangan mengenai masa depan NLP, salah satu yang paling menonjol adalah NLP yang Dapat Dijelaskan.

XNLP

Ketika keputusan bisnis penting dan strategi pengalaman pelanggan mulai berasal dari keputusan yang didukung oleh NLP, muncullah tanggung jawab untuk menjelaskan alasan di balik kesimpulan dan hasil juga. 

Inilah inti dari NLP yang Dapat Dijelaskan, yang selanjutnya memastikan akuntabilitas dan menumbuhkan kepercayaan seputar solusi AI dan mengembangkan ekosistem persaudaraan AI yang transparan.

Selain XNLP, masa depan teknologi juga akan melibatkan:

  • Penguasaan bahasa daerah
  • Integrasi dengan teknologi khusus seperti visi komputer dan robotika
  • Penggunaan NLP dalam mengatasi permasalahan global termasuk keberlanjutan, pendidikan, perubahan iklim dan banyak lagi

Kesimpulan

NLP adalah jalan ke depan bagi perusahaan untuk memberikan produk dan layanan dengan lebih baik di Era Informasi. Dengan keunggulan dan manfaat tersebut, muncul pula permintaan akan metodologi pelatihan yang kedap udara. Karena penyampaian hasil yang sangat tajam dan penyempurnaan hasil menjadi hal yang sangat penting bagi bisnis, terdapat pula kesulitan dalam hal data pelatihan yang diperlukan untuk meningkatkan algoritme dan model.

Mengatur dan memitigasi bias juga merupakan prioritas utama. 

Di sinilah Shaip hadir untuk membantu Anda mengatasi semua masalah yang memerlukan data pelatihan untuk model Anda. Dengan metodologi yang etis dan dipesan lebih dahulu, kami menawarkan kumpulan data pelatihan dalam format yang Anda perlukan.

Jelajahi penawaran kami untuk mengetahui lebih lanjut tentang kami. 

sosial Share