NLP memudahkan manusia untuk berkomunikasi dan berkolaborasi dengan mesin, dengan memungkinkan mereka melakukannya dalam bahasa alami manusia yang mereka gunakan setiap hari. Ini menawarkan manfaat di banyak industri dan aplikasi.

• Otomatisasi tugas yang berulang
• Analisis dan insight data yang ditingkatkan
• Pencarian yang ditingkatkan
• Pembuatan Konten

Automasi tugas-tugas yang berulang 

NLP sangat berguna dalam mengotomatiskan tugas-tugas sepenuhnya atau sebagian seperti dukungan pelanggan, entri data, dan penanganan dokumen. Misalnya, chatbot bertenaga NLP dapat menangani pertanyaan pelanggan rutin, membebaskan agen manusia untuk masalah yang lebih kompleks. Dalam pemrosesan dokumen, alat NLP dapat secara otomatis mengklasifikasikan, mengekstrak informasi penting, dan meringkas konten, mengurangi waktu dan kesalahan yang terkait dengan penanganan data manual. NLP memfasilitasi terjemahan bahasa, mengubah teks dari satu bahasa ke bahasa lain sambil mempertahankan makna, konteks, dan nuansa.

Analisis data yang ditingkatkan 

NLP meningkatkan analisis data dengan memungkinkan ekstraksi insight dari data teks tidak terstruktur, seperti ulasan pelanggan, kiriman media sosial, dan artikel berita. Dengan menggunakan teknik penambangan teks, NLP dapat mengidentifikasi pola, tren, dan sentimen yang tidak langsung terlihat dalam kumpulan data besar. Analisis sentimen memungkinkan ekstraksi kualitas subjektif, sikap, emosi, sarkasme, kebingungan atau kecurigaan, dari teks. Ini sering digunakan untuk mengarahkan komunikasi ke sistem atau orang yang paling mungkin membuat respons berikutnya. 

Hal ini memungkinkan bisnis untuk lebih memahami preferensi pelanggan, kondisi pasar, dan opini publik. Alat NLP juga dapat melakukan kategorisasi dan meringkas teks dalam jumlah besar, sehingga memudahkan analis untuk mengidentifikasi informasi penting dan membuat keputusan berbasis data dengan lebih efisien.

Pencarian yang ditingkatkan 

NLP memberikan manfaat pencarian dengan memungkinkan sistem memahami maksud di balik pertanyaan pengguna, memberikan hasil yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual. Alih-alih hanya mengandalkan pencocokan kata kunci, mesin pencari bertenaga NLP menganalisis makna kata dan frasa, sehingga lebih mudah menemukan informasi meskipun kueri tidak jelas atau kompleks. Ini meningkatkan pengalaman pengguna, baik dalam pencarian web, pengambilan dokumen atau sistem data perusahaan.

Pembuatan konten yang kuat

NLP mendukung model bahasa canggih untuk membuat teks seperti manusia untuk berbagai keperluan. Model yang telah dilatih sebelumnya, seperti GPT-4, dapat menghasilkan artikel, laporan, salinan pemasaran, deskripsi produk, dan bahkan tulisan kreatif berdasarkan prompt yang diberikan oleh pengguna. Alat-alat yang didukung NLP juga dapat membantu mengotomatiskan tugas-tugas seperti menyusun email, menulis postingan media sosial, atau dokumentasi hukum. Dengan memahami konteks, nada, dan gaya, NLP memastikan bahwa konten yang dihasilkan koheren, relevan, dan selaras dengan pesan yang dimaksudkan, menghemat waktu dan tenaga dalam pembuatan konten dengan tetap menjaga kualitas.

NLP menggabungkan kekuatan linguistik komputasi bersama dengan algoritma machine learning dan pembelajaran mendalam. Linguistik komputasi menggunakan ilmu data untuk menganalisis bahasa dan ucapan. Ini mencakup dua jenis analisis utama: analisis sintaksis dan analisis semantik. Analisis sintaksis menentukan arti kata, frasa, atau kalimat dengan menguraikan sintaksis kata-kata dan menerapkan aturan tata bahasa yang telah diprogram sebelumnya. Analisis semantik menggunakan hasil sintaksis untuk menarik makna dari kata-kata dan menafsirkan maknanya dalam struktur kalimat.  

Penguraian kata dapat mengambil salah satu dari dua bentuk. Penguraian dependensi melihat hubungan antara kata, seperti mengidentifikasi kata benda dan kata kerja, sambil penguraian konstituensi kemudian membangun pohon parse (atau pohon sintaksis): perwakilan akar dan berurutan dari struktur sintaksis kalimat atau rangkaian kata. Pohon parse yang dihasilkan mendasari fungsi language translator dan pengenalan ucapan. Idealnya, analisis ini membuat hasil, baik teks atau ucapan, dapat dimengerti oleh model NLP dan orang.

Pembelajaran mandiri (SSL) khususnya berguna untuk mendukung NLP karena NLP membutuhkan sejumlah besar data berlabel untuk melatih model AI. Karena kumpulan data berlabel ini membutuhkan anotasi yang memakan waktu, sebuah proses yang melibatkan pelabelan manual oleh manusia, mengumpulkan data dalam jumlah yang cukup bisa jadi sangat sulit. Pendekatan mandiri dapat lebih menghemat waktu dan biaya, karena pendekatan ini menggantikan beberapa atau semua data pelatihan yang dilabeli secara manual. 
   
Tiga pendekatan berbeda untuk NLP meliputi:

NLP berbasis aturan

Aplikasi NLP paling awal adalah decision trees sederhana, yang membutuhkan aturan yang telah diprogram sebelumnya. Mereka hanya dapat memberikan jawaban sebagai tanggapan atas permintaan tertentu, seperti versi asli Moviefone, yang memiliki kemampuan generasi bahasa alami (NLG) yang belum sempurna. Karena tidak ada machine learning atau kemampuan AI dalam NLP berbasis aturan, fungsi ini sangat terbatas dan tidak dapat diskalakan.

NLP statistik

Dikembangkan kemudian, NLP statistik secara otomatis mengekstrak, mengklasifikasikan, dan memberi label pada elemen-elemen data teks dan suara dan selanjutnya menetapkan kemungkinan statistik untuk setiap kemungkinan makna dari elemen-elemen tersebut. Hal ini bergantung pada machine learning, yang memungkinkan perincian linguistik yang canggih seperti penandaan bagian dari ucapan (part-of-speech). 
   
Statistical NLP memperkenalkan teknik penting untuk memetakan elemen bahasa, seperti kata dan aturan tata bahasa, ke dalam representasi vektor sehingga bahasa dapat dimodelkan dengan menggunakan metode matematika (statistik), termasuk regresi atau model Markov. Hal ini menginformasikan perkembangan awal NLP seperti pemeriksa ejaan dan pesan T9 (Teks pada 9 tombol, untuk digunakan pada telepon Touch-Tone).

Pembelajaran Mendalam NLP

Baru-baru ini, model pembelajaran mendalam telah menjadi mode dominan dari NLP, dengan menggunakan volume besar data mentah yang tidak terstruktur, baik teks maupun suara, untuk menjadi lebih akurat. Pembelajaran mendalam dapat dilihat sebagai evolusi lebih lanjut dari NLP statistik. Bedanya, pembelajaran ini menggunakan model jaringan neural. Ada beberapa subkategori model:

• Model urutan-ke-urutan (seq2seq): Berdasarkan on recurrent neural network (RNN), model ini sebagian besar telah digunakan untuk penerjemahan mesin dengan mengubah frasa dari satu domain (seperti bahasa Jerman) ke dalam frasa domain lain (seperti bahasa Inggris).

• Model transformator: Model ini menggunakan tokenisasi bahasa (posisi setiap token, kata atau subkata) dan perhatian mandiri (menangkap dependensi dan hubungan) untuk menghitung hubungan bagian-bagian bahasa yang berbeda satu sama lain. Model transformator dapat dilatih secara efisien dengan menggunakan pembelajaran berpengawasan mandiri pada basis data teks besar. Sebuah landmark dalam model transformer adalah representasi encoder dua arah Google dari transformer (BERT), yang telah menjadi dan akan tetap menjadi dasar cara kerja mesin pencari Google.

• Model autoregresif: Jenis model transformator ini dilatih secara khusus untuk memprediksi kata berikutnya secara berurutan, yang merupakan langkah besar ke depan dalam kemampuan untuk menghasilkan teks. Contoh LLM autoregresif termasuk GPT, Llama, Claude, dan Mistral sumber terbuka.

• Model dasar: Model dasar yang dibuat dan dikurasi sebelumnya dapat mempercepat peluncuran upaya NLP dan meningkatkan kepercayaan dalam pengoperasiannya. Misalnya, model dasar IBM® Granite dapat diterapkan secara luas di berbagai industri. Model ini mendukung tugas NLP termasuk pembuatan konten dan ekstraksi insight. Selain itu, mode ini juga memfasilitasi retrieval-augmented generation, kerangka kerja untuk meningkatkan kualitas respons dengan menghubungkan model ke sumber pengetahuan eksternal. Model juga melakukan Named Entity Recognition (pengenalan entitas bernama) yang melibatkan identifikasi dan pengambilan informasi kunci dalam teks. 
  

NLP bekerja dengan menggabungkan berbagai teknik komputasi untuk menganalisis, memahami, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang dapat diproses oleh mesin. Berikut adalah ikhtisar pipa NLP khas dan langkah-langkahnya:

Pemrosesan teks 

Prapemrosesan teks NLP menyiapkan teks mentah untuk dianalisis dengan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dipahami oleh mesin. Ini dimulai dengan tokenisasi, yang melibatkan pemisahan teks menjadi unit yang lebih kecil seperti kata, kalimat, atau frasa. Ini membantu memecah teks kompleks menjadi bagian-bagian yang dapat dikelola. Selanjutnya, huruf kecil diterapkan untuk menstandarkan teks dengan mengubah semua karakter menjadi huruf kecil, memastikan bahwa kata-kata seperti “Apple” dan “apple” diperlakukan sama. Penghapusan kata adalah langkah umum lainnya, di mana kata-kata yang sering digunakan seperti “is“ atau “or” difilter karena tidak menambah makna yang signifikan pada teks. Stemming atau lemmatization mengurangi kata-kata ke bentuk akarnya (misalnya, “running” menjadi “run”), sehingga lebih mudah untuk menganalisis bahasa dengan mengelompokkan berbagai bentuk kata yang sama. Selain itu, pembersihan teks menghilangkan elemen yang tidak diinginkan seperti tanda baca, karakter khusus, dan angka yang dapat mengacaukan analisis. 

Setelah pra-pemrosesan, teks menjadi bersih, terstandarisasi dan siap untuk model machine learning untuk ditafsirkan secara efektif.

Ekstraksi fitur 

Ekstraksi fitur adalah proses mengubah teks mentah menjadi representasi numerik yang dapat dianalisis dan ditafsirkan oleh mesin. Ini melibatkan mengubah teks menjadi data terstruktur dengan menggunakan teknik NLP seperti Bag of Words dan TF-IDF, yang mengukur keberadaan dan pentingnya kata-kata dalam dokumen. Metode yang lebih maju termasuk penyematan kata seperti Word2Vec atau GLove, yang mewakili kata-kata sebagai vektor padat dalam ruang berlanjut, menangkap hubungan semantik antara kata-kata. Penyematan kontekstual semakin menyempurnakan hal ini dengan mempertimbangkan konteks kemunculan kata-kata, sehingga memungkinkan representasi yang lebih kaya dan lebih bernuansa. 

Analisis teks 

Analisis teks melibatkan penafsiran dan ekstraksi informasi yang bermakna dari data teks melalui berbagai teknik komputasi. Proses ini mencakup tugas-tugas seperti penandaan bagian dari ucapan (POS), yang mengidentifikasi peran tata bahasa kata-kata dan named entity recognition (NER), yang mendeteksi entitas tertentu seperti nama, lokasi, dan tanggal. Penguraian ketergantungan menganalisis hubungan tata bahasa antara kata-kata untuk memahami struktur kalimat, sementara analisis sentimen menentukan nada emosional teks, dan menilai apakah teks tersebut positif, negatif, atau netral. Pemodelan topik mengidentifikasi tema atau topik dasar dari teks atau di seluruh korpus dokumen. Natural language understanding (NLU) adalah bagian dari NLP yang fokus pada analisis makna di balik kalimat. NLU memungkinkan perangkat lunak untuk menemukan arti yang serupa dalam kalimat yang berbeda atau untuk memproses kata-kata yang memiliki arti yang berbeda. Melalui teknik ini, analisis teks NLP mengubah teks yang tidak terstruktur menjadi wawasan.   

Pelatihan model

Data yang telah diproses kemudian digunakan untuk melatih model machine learning, yang mempelajari pola dan hubungan di dalam data. Selama pelatihan, model menyesuaikan parameternya untuk meminimalkan kesalahan dan meningkatkan kinerjanya. Setelah dilatih, model dapat digunakan untuk membuat prediksi atau menghasilkan output pada data baru yang tidak terlihat. Efektivitas pemodelan NLP terus disempurnakan melalui evaluasi, validasi, dan penyempurnaan untuk meningkatkan akurasi dan relevansi dalam aplikasi dunia nyata.

Lingkungan perangkat lunak yang berbeda berguna di seluruh proses tersebut. Sebagai contoh, Natural Language Toolkit (NLTK) adalah rangkaian pustaka dan program untuk bahasa Inggris yang ditulis dalam bahasa pemrograman Python. Ini mendukung fungsi klasifikasi teks, tokenisasi, stemming, penandaan, parsing dan penalaran semantik. TensorFlow adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka dan gratis untuk machine learning dan AI yang dapat digunakan untuk melatih model untuk aplikasi NLP. Tutorial dan sertifikasi berlimpah bagi mereka yang tertarik untuk membiasakan diri dengan alat tersebut.