Natural Language Processing dan Kegunaannya

Natural Language Processing atau yang sering dikenal dengan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) adalah sebuah cabang ilmu AI yang berfokus pada pengolahan bahasa natural. Bahasa natural adalah bahasa yang secara umum digunakan oleh manusia dalam berkomunikasi antara satu sama lain. Maka dari itu, Natural Language Processing sangatlah diperlukan agar AI dapat mengerti, memahami, menganalisis, dan merespons maksud dari user.

Agar dapat melakukan hal tersebut, Natural Language Processing bekerja sama dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis makna kata dari bahasa manusia. Dengan bantuan tersebut dan juga pelatihan engan menggunakan data teks besar, Natural Language Processing dapat memahami konteks dan arti kata dalam sebuah kalimat. Hal ini memungkinkan semakin beragamnya penerapan penggunaan Natural Language Processing. Cara kerja Natural Language Processing bermula dengan melakukan tokenisasi.

Tokenisasi adalah suatu cara untuk memecah teks menjadi unit-unit kecil yang disebut dengan “token”. Unit ini bisa dalam bentuk kata ataupun frasa. Selanjutnya dilaksanakanlah Stopword Removal yaitu penghapusan kata-kata yang tidak memiliki arti seperti kata “the”, “and”, “is”. Ketiga, teks yang ditulis akan dinormalisasi ke bentuk standar, seperti penambahan huruf kapital, penempatan koma, dll. Keempat, dilakukan pemrosesan gramatikal agar NLP dapat mengerti kalimat yang diberikan dan hubungan antar kata dalam kalimat. Lalu, NLP akan berusaha untuk memahami arti di balik kata-kata. Setelah itu terjadi ekstraksi informasi dari teks, seperti karakter, tanggal, dan fakta-fakta lainnya. Selanjutkan ada analisis sentimen yang digunakan untuk menentukan apakah suatu teks/produk mempunyai sentimen yang baik ataupun buruk. Selain mendapatkan sentimen dari teks/produk, NLP juga digunakan dalam penerjemahan bahasa.

NLP juga dapat digunakan untuk generasi teks berdasarkan pengetahuan tentang hal yang kita input. Salah satu dari beberapa penggunaan Natural Language Processing adalah pemrosesan teks otomatis. Natural Language Processing ini digunakan oleh komputer-komputer untuk merangkum dan memperoleh informasi yang berhubungan dari teks yang panjang dan kompleks. Kemampuan Natural Language Processing untuk menerjemahkan secara otomatis dari satu bahasa ke bahasa lain juga memberikan dampak yang signifikan. Dengan model yang sudah bisa multi bahasa, Natural Language Processing dapat memberikan terjemahan yang akurat dan cepat.

 Dengan hal ini, Natural Language Processing tidak hanya dapat meningkatkan efisiensi dari mendapatkan informasi, tetapi juga memberikan solusi terhadap tantangan pemrosesan data teks ditambah Natural Language Processing juga dapat mendorong terjadinya pertukaran antar budaya yang lebih mudah dilakukan. Contoh yang dapat kita lihat di masa kini adalah Google Translate. Penggunaan selanjutnya dari Natural Language Processing adalah kemampuannya untuk menganalisis sentimen. Hal ini dilakukan untuk mengidentifikasi dan memahami sentimen yang terkandung dalam teks. Dengan menganalisis sentimen, Natural Language Processing dapat membantu membuat kembali reaksi manusia terhadap suatu hal. Contohnya dengan menggunakan analisis sentimen pada bidang e-commerce, Natural Language Processing dapat mengukur reaksi konsumen terhadap produk tertentu. Contoh penggunaannya dapat kita lihat seperti chatbot, dan juga SEO atau juga sering dikenal sebagai Search Engine Optimization. Terdapat beberapa tantangan untuk Natural Language Processing memahami bahasa manusia. Hal ini dikarenakan bahasa manusia yang sering memiliki arti ambigu, dengan kalimat yang memiliki banyak arti. Hal ini dapat mengakibatkan sulitnya Natural Language Processing untuk menginterpretasikan dengan akurat. Oleh karena itu, Natural Language Processing tetap harus ditingkatkan dan berkembang untuk bisa mengatasi masalah tersebut.

 Penggunaan Natural Language Processing dapat kita lihat dalam beberapa bidang. Di bidang pendidikan, Natural Language Processing digunakan untuk mengembangkan sistem pembelajaran. Maksudnya adalah dengan menggunakan Natural Language Processing, kebutuhan individu siswa dapat diketahui sehingga menciptakan lingkungan belajar yang baik dan lebih efektif. Di bidang kesehatan, Natural Language Processing dapat membantu menganalisis data medis dan diagnosis penyakit, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dari mendiagnosis penyakit yang seorang pasien sedang terkena. Sebagai kesimpulannya, Natural Language Processing dapat meningkatkan efisiensi dari berbagai pekerjaan seperti otomatisasi hal-hal berbasis teks, seperti pemrosesan dokumen, menganalisis data medis, dan penerjemahan bahasa. Ditambah dengan kemampuan dari Natural Language Processing untuk mengolah informasi dengan cepat.

 Natural Language Processing juga dapat memungkinkan penggunaan chatbot dalam e-commerce dan juga memberikan pencarian yang lebih relevan seperti yang digunakan dalam Tokopedia. Secara keseluruhan, penggunaan Natural Language Processing pada kehidupan sehari-hari dapat kita lihat dimana-mana dan memainkan peran penting dalam membantu pekerjaan dari masing-masing manusia.

Referensi:

• Natural Language Processing. (2013). Binus University. https://socs.binus.ac.id/2013/06/22/natural-language-processing/
• Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2014). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
• Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends® in Information Retrieval, 2(1-2), 1–135.
• Brown, P. F., Pietra, V. J. D., Pietra, S. A. D., & Mercer, R. L. (1993). The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation. Computational Linguistics, 19(2), 263–311.
• Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56.