Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah kekuatan pendorong di balik banyak teknologi yang kita gunakan dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari asisten virtual seperti Siri dan Alexa hingga alat penerjemah bahasa dan peningkatan akurasi teks prediktif. Pada intinya, NLP memungkinkan komputer untuk memahami manusia – dan berbicara seperti manusia. Jika dikembangkan dengan benar, teknologi ini dapat menjembatani kesenjangan antara manusia dan mesin, sehingga membuka dunia yang sama sekali baru.
NLP adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang menerapkan pembelajaran mesin dan teknologi lainnya pada teks atau ucapan. Penelitian ini didasarkan pada gagasan Alan Turing dan eksperimen John Searle pada tahun 1950-an. Kebanyakan orang baru mengenalnya ketika komputasi pribadi semakin meluas dan “Clippy” dari Microsoft menanyakan apakah Anda ingin menulis surat atau garis merah berlekuk-lekuk menunjukkan bahwa Anda mungkin salah mengeja kata.
Maju cepat beberapa dekade dan NLP sekarang menjadi bidang yang berkembang pesat yang menggabungkan ilmu komputer, kecerdasan buatan (AI), dan linguistik untuk menganalisis dan memahami bahasa manusia (NLP AI).
Di sini, kami membuka dunia pemrosesan bahasa alami yang padat dalam AI untuk menguraikan dasar-dasarnya, melihat beberapa alat dan teknik di baliknya, serta menjelajahi beberapa penggunaan yang sangat banyak saat ini, memberikan Anda dasar yang kuat untuk membangun pemahaman Anda dan membantu Anda menjawab pertanyaan: apa itu NLP?
Apa itu natural language processing?
NLP berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Hal ini melibatkan kemampuan sistem komputer untuk menganalisis, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna. NLP menggunakan berbagai alat, teknik, dan algoritme pembelajaran mesin, serta AI simbolis, untuk memungkinkan mesin memahami dan memproses data bahasa alami, termasuk teks dan ucapan.
Dengan menggunakan model statistik, pembelajaran mesin, dan aturan linguistik, NLP memungkinkan komputer untuk melakukan tugas-tugas seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, penerjemahan mesin, pengembangan chatbot, dan banyak lagi.
Bagaimana natural language processing bekerja?
Ada beberapa langkah di sepanjang jalur pembelajaran mesin yang memungkinkan tugas-tugas NLP yang umum. Komponen-komponen NLP ini bekerja bersama untuk memfasilitasi pemahaman komprehensif tentang bahasa manusia oleh mesin.
Pertama adalah persiapan data, pra-pemrosesan, reduksi, pengindeksan, dan pengkodean. Data dalam hal ini adalah teks, yang dapat berasal dari situs web, beberapa situs web, atau sumber lainnya. Langkah ini melibatkan:
Pembersihan data – misalnya, menulis skrip Python untuk mengekstrak teks dari html situs web
Tokenisasi – memecah teks menjadi unit-unit yang lebih kecil seperti kata-kata individual, yang dikenal sebagai token. Inilah alasan mengapa Anda membaca atau mendengar tentang token dalam konteks Model Bahasa Besar (Large Language Models/LLM) AI Generatif
Penandaan bagian dari ucapan – proses mengidentifikasi kategori kata, seperti kata benda, kata kerja, dan kata sifat Setelah data diproses sebelumnya, algoritme pembelajaran mesin dapat dikembangkan untuk melatih model NLP. Hal ini membutuhkan pemberian sampel data yang besar kepada perangkat lunak untuk meningkatkan keakuratannya.
Kemudian, algoritme ini dapat digunakan untuk menyelesaikan tugas-tugas yang memecah teks atau ucapan yang dapat lebih mudah dipahami oleh program komputer, termasuk sintaksis (susunan kata), semantik (makna kata dan kalimat), pragmatik (makna kontekstual), dan wacana (bagaimana kalimat terhubung dalam teks).
Masa depan natural language processing
NLP berdiri di ambang pendefinisian ulang komunikasi digital, meningkatkan kemampuan kita untuk berkomunikasi tidak hanya dengan komputer, tetapi juga satu sama lain. Masa depannya menjanjikan integrasi lebih lanjut dengan bidang AI lainnya, meningkatkan kemampuannya. Sebagai contoh, munculnya jaringan saraf dalam NLP mengubah cara kerja pencarian. Di mana hasil pencarian biasanya disajikan dari database, jaringan saraf sekarang mencari dan menyajikan hasil yang paling relevan bagi Anda berdasarkan riwayat interaksi Anda. Hal ini akan menjadi semakin akurat seiring berjalannya waktu.
Namun, mengatasi kekhawatiran yang sah sangat penting untuk memastikan bahwa teknologi ini bermanfaat bagi umat manusia. Jika kita dapat melakukan ini, melalui standar ketat yang ditetapkan dan ditegakkan, maka NLP dapat membantu mendorong masa depan di mana AI dan kecerdasan manusia bekerja secara harmonis untuk kemajuan bersama.
source: Natural language processing: unravelling the secrets (iso.org)
