Apa itu Natural Language Processing?

Apa itu Natural Language Processing ?

Kemampuan yang dapat membuat program komputer memahami bahasa manusia baik yang diucapkan maupun ditulis disebut dengan Natural Language Processing. Oleh karena itu, Natural Language Processing sering juga disebut sebagai salah satu komponen kecerdasan buatan.

Natural Language Processing ini sebenarnya berakar di bidang linguistik dan sudah ada bahkan selama lebih dari 50 tahun lamanya. Natural Language Processing telah banyak digunakan di berbabai bidang, termasuk dalam penelitian medis, mesin pencarian hingga intelijen.

Pendekatan Natural Language Processing

Pendekatan Natural Language Processing ada tiga, yaitu:

• Pendekatan Simbolik

Pendekatan simbolik merupakan salah satu pendeatan Natural Language Processing yang didasarkan pada aturan dan leksikon yang dikembangkan manusia. Dalam pendekatan ini, aturan bicara akan diterima oleh sistem dalam bahasa tertentu dan kemudian di rekam oleh pakar linguistik.

• Pendekatan Statistik

Pendekatan statistik merupakan pendekatan yang didasarkan atas fenomena linguistik yang dapat diamati dan berulang menggunakan analisis matematis. Komputer akan mengembangan aturan linguistikanya sendiri setelah sistemnya mengidentifikasi tren sampel teks yang besar.

Aturan linguistik yang dibuat oleh sistem komputer tersebut kemudian akan dijadikan untuk menganalasis input bahasa yang digunakan.

• Pendekatan Koneksi

Pendekatan simbolik dan statistik jika digabungkan akan menjadi satu pendekatan yaitu pendekatan koneksi. Artinya, pendekatan koneksi ini umumnya akan didasarkan pada aturan bahasa umum dari pendekatan simbolik yang disesuaikan dengan aplikasi dari input pendekatan statistik.

Teknik Natural Language Processing

Teknik yang digunakan dalam Natural Language Processing melakukan pemrosesan bahasa, umumnya ada dua yang utama, antara lain:

Syntax

Arti gramatikal yang dibuat dari susunan kata dalam sebuah kalimat disebut juga dengan syntax. Teknik syntax yang digunakan Natural Language Processing umumnya akan membantu menilai makna dari bahasa berdasar pada aturan tata bahasanya.

Teknik syntax sendiri dibagi menjadi beberapa teknik lagi, termasuk :

• Teknik Mengurai

Teknik mengurai ini merupakan teknik analisis dari gramatikal kalimat. Misalnya, kalimat anjing menggonggong akan diurai menjadi dua bagian, yaitu :

1. Anjing sebagai kata benda
2. Menggonggong sebagai kata kerja

• Teknik Segmentasi Kata

Teknik segmentasi kata merupakan teknik yang menggunakan string teks kemudian menurunkan bentuk katanya.

• Teknik Pemecah Kalimat

Teknik pemecah kalimat umumnya akan memberikan batas pada kalimat dalam teks yang besar.

• Teknik Segmentasi Morfologi

Segmentasi morfologi merupakan teknik yang digunakan dengan membagi kata menjadi bagian yang lebih kecil atau disebut juga dengan morferm.

Semantik

Semantik merupakan teknik Natural Language Processing yang umumnya akan melibatkan penggunaan makna di balik kata kata dan struktur kalimat. Adapun teknik semantik ini juga dibagi lagi menjadi beberapa teknik, termasuk:

• Disambiguasi Arti Kata

Teknik disambiguasi arti kata ini merupakan teknik dengan menurunkan arti kata berdasar pada konteksnya.

• Named Entity Recognition (NER)

NER ini merupakan teknik di mana dilakukan pengkategorian dan pengindentifikasian bagian teks ke dalam grup tertentu.

• Natural Language Generation

Natural language generation merupakan teknik memperoleh maksud semantik teks dari penggunaan database. Maksud semantik teks tersebut kemudian akan diubah menjadi bahasa manusia.

Bagaimana Sistem Natural Language Processing Menginterpretasikan Bahasa?

Natural Language Processing dapat membuat kompter memahami bahasa alami manusia, baik berupa tulisan maupun ucapan. Natural Language Processing mengambil input bahasa kemudian memprosesnya dan memahaminya dengan cara yang dimengerti oleh komputer.

Jika manusia memiliki mata untuk melihat, komputer memiliki program. Jika manusia memiliki telinga untuk mendengar, komputer memiliki mikrofon untuk mengumpulkan audio.

Umumnya, Natural Language Processing memiliki dua fase utama dalam melakukan pemrosesan maupun pengintepretasian bahasa alami, termasuk :

• Fase Pemrosesan Awal

Pemrosesan awal merupakan fase di mana data teks akan disiapkan dan dibersihkan untuk dianalisis. Pemrosesan awal ini akan menyoroti fitur yang ada dalam teks agar dapat digunakan oleh alogaritma. Adapun fase pemrosesan awal ini dapat meliputi :

1. Tokenisasi yang merupakan fase di mana teks dipecah menjadi unit yang lebih kecil
2. Penghentian penghapusan kata merupakan fase di mana  kata-kata umum dihapus dari teks sedangkan kata-kata unik dengan informasi paling banyak tetap ada
3. Lemmatisasi dan stemming, merupakan fase id mana kata-kata direduksi ke bentuk akarnya untuk diproses
4. Penandaan bagian dari ucapan merupakan fase di mana kata kata ditandai sebagai part of speech, baik itu kata benda, kata kerja maupun kata sifat

• Fase Pengembangan Alogaritma

Setelah mengalami pemrosesan awal, data kemudian akan masuk ke fase pengembangan alogaritma. Adapun dua jenis pengembangan alogaritma ini antara lain:

1. Sistem berbasis aturan yang menggunaan aturan linguistik
2. Sitem berbasis pembelajaran mesin yang menggunakan metode statistik

Contoh Natural Language Processing

Fungsi utama Natural Language Processing sendiri ada tiga yaitu :

• Klasifikasi Teks

Klasifikasi teks melibatkan pemberian tag ke teks yang dimasukkan dalam kategori tertentu, sebagaimana yang digunakan dalam analisis sentiment atau emosi dalam teks.

• Ekstraksi Teks

Ekstraksi teks merupakan fungsi Natural Language Processing yang dapat meringkas teks otomatis dan memotong data yang penting dalam teks.

• Mesin Penerjemah

Sebagai mesin penerjemah, Natural Language Processing dapat membuat komputer menerjemahkan satu bahasa ke bahasa lain.

• Generasi Bahasa Alami

Generasi bahasa alami umumnya melibatkan penggunaan alogaritma pemrosesan untuk menganalisis data tidak terstruktur secara otomatis hingga mengahasilkan konten.

 Contoh aplikasi dari fungsi-fungsi Natural Language Processing termasuk:

• Analisis umpan balik pelanggan
• Otomatisasi layanan pelanggan
• Terjemahan otomatis
• Penelitian dan analisis akademik
• Analisis dan kategorisasi catatan medis
• Pengolah kata yang digunakan untuk plagiarisme dan proofreading
• Perkiraan saham dan wawasan tentang perdagangan keuangan
• Rekrutmen talenta di bidang sumber daya manusia