4 Contoh Pengaplikasian NLP Machine Learning
Natural Language Processing (NLP) dalam Machine Learning adalah bidang yang menggabungkan linguistik komputasional dengan Machine Learning agar memungkinkan komputer memahami, menginterpretasikan, dan menghasilkan bahasa manusia. NLP adalah salah satu bagian yang cukup menarik dalam kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence karena kemampuannya untuk bekerja dengan data teks dan suara yang melimpah.
NLP memanfaatkan teknik Machine Learning untuk memproses dan menganalisis bahasa manusia, dimana akan melalui berbagai tahapan. Mulai dari tokenization atau proses memecah teks menjadi kata-kata atau kalimat, part-of-speech tagging yaitu proses identifikasi jenis kata, dan named entity recognition (NER) yang mengidentifikasi entitas seperti nama orang atau lokasi.
NLP memiliki berbagai aplikasi dalam dunia nyata yang membantu memproses dan memahami bahasa manusia secara otomatis. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa contohnya, yuk simak pembahasannya!
1. Chatbot dan Asisten Virtual
Chatbot dan asisten virtual merupakan salah contoh teknologi yang memanfaatkan NLP untuk memahami dan menanggapi pertanyaan atau permintaan pengguna dalam bahasa alami. Teknologi ini dapat melakukan percakapan, memberikan informasi, atau membantu menyelesaikan tugas tertentu, seperti memesan tiket atau mengatur pengingat.
Siri, Google Assistant, dan Amazon Alexa adalah contoh asisten virtual yang menggunakan NLP untuk memahami perintah suara dan teks dari pengguna. Sementara untuk contoh Chatbot, kita bisa menemukannya di situs web layanan pelanggan, dimana chatbot di sana dapat menjawab pertanyaan umum, memandu pengguna melalui proses pembelian, atau menangani keluhan pelanggan secara otomatis.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah teknik yang digunakan untuk menentukan sentimen (positif, negatif, atau netral) dalam teks, seperti review, tweet, atau komentar. Perusahaan sangat membutuhkan sentimen ini untuk memahami opini publik terhadap produk, layanan, atau merek mereka.
Di media sosial, perusahaan dapat menggunakan analisis sentimen untuk memantau feedback pelanggan di platform seperti Twitter atau Facebook, sehingga bisa membantu mereka merespons dengan cepat terhadap isu atau tren yang muncul. Sementara e-commerce seperti Amazon menganalisis ulasan pelanggan untuk menilai kepuasan dan mengidentifikasi masalah umum terkait produk tertentu.
3. Penerjemahan Bahasa Otomatis
NLP memungkinkan penerjemahan teks secara otomatis dari satu bahasa ke bahasa lain. Dengan menggandeng model Machine Learning yang telah dilatih pada jutaan contoh terjemahan, algoritma ini bisa menghasilkan teks yang akurat dan kontekstual.
Google Translate adalah salah satu aplikasi penerjemahan paling populer yang menggunakan NLP untuk menerjemahkan teks atau ucapan secara real-time antar bahasa. Selain itu, aplikasi seperti Microsoft Translator dapat menerjemahkan percakapan langsung antara dua orang yang berbicara dalam bahasa yang berbeda, membuat komunikasi lintas bahasa menjadi lebih mudah.
4. Ekstraksi Informasi dan Named Entity Recognition (NER)
NLP digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari teks dan mengidentifikasi entitas seperti nama orang, organisasi, lokasi, tanggal, dan sebagainya. Hal ini bertujuan untuk mempermudah pengelolaan data dan penggalian informasi dari dokumen yang berukuran besar atau konten web.
NLP digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari kontrak, perjanjian, atau dokumen hukum, seperti nama pihak yang terlibat, tanggal penting, dan kewajiban hukum. Dalam bidang kesehatan, NLP juga bisa membantu mengekstrak informasi klinis dari catatan medis elektronik, seperti diagnosis, obat-obatan, dan prosedur yang telah dilakukan.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
NLP memiliki aplikasi yang luas dalam dunia nyata. NLP yang dikombinasikan dengan algoritma Machine Learning dapat digunakan untuk memproses dan memahami bahasa manusia secara efisien. Dengan terus berkembangnya teknologi, aplikasi NLP akan semakin meluas dan menjadi bagian integral dari berbagai industri.
Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri