Memahami Cara Kerja NLP dalam Machine Learning

Di tengah perkembangan teknologi yang kian melaju pesat, kini manusia bisa berkomunikasi langsung dengan komputer menggunakan bantuan machine learning. Salah satu terobosan baru yang dihadirkan adalah Natural Language Programming (NLP). NLP merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pemahaman, interpretasi, dan pembuatan teks dan bahasa manusia oleh komputer.

Dengan menggunakan algoritma dan model pembelajaran mesin, NLP memungkinkan komputer untuk menganalisis, memahami, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang serupa dengan manusia. Ini membuka pintu untuk berbagai aplikasi, mulai dari asisten virtual dan penerjemah otomatis hingga analisis sentimen dan penghasilan teks otomatis. NLP telah membawa revolusi dalam cara kita berinteraksi dengan teknologi, memungkinkan komunikasi yang lebih alami dan efisien antara manusia dan mesin.

Hubungan antara Natural Language Processing (NLP) dan machine learning (ML) sangat erat. Dalam konteks NLP, machine learning digunakan untuk mengembangkan model dan algoritma yang dapat memahami dan memproses bahasa manusia secara efektif. Misalnya Machine learning digunakan untuk mengembangkan model yang dapat mengenali kata-kata dan frasa dalam teks. Ini melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin seperti model bahasa atau neural networks.

Dengan demikian, NLP dan machine learning memiliki keterkaitan dimana machine learning menyediakan kerangka kerja untuk mengembangkan model yang dapat memproses dan memahami bahasa manusia secara efektif dalam konteks NLP. Lalu bagaimana dengan cara kerjanya? Artikel ini akan mencoba mengulas tentang cara kerja NLP dari sudut pandang machine learning.

Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Part-of-Speech Tagging

Cara kerja NLP yang pertama adalah part-of-speech tagging. Part-of-speech tagging proses dalam pemrosesan bahasa alami di mana setiap kata dalam teks diberi label yang menunjukkan peran gramatikal atau kelas kata tersebut dalam kalimat, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dan sebagainya.

Hal ini memungkinkan komputer untuk memahami struktur kalimat dan makna secara lebih baik. Part-of-speech tagging dilakukan dengan menggunakan model machine learning yang dilatih dengan data teks yang telah diberi label. Berikut adalah contoh part-of-speech tagging dalam sebuah kalimat:

Kalimat: "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

Part-of-speech tagging:

"The" -> determiner

"quick" -> adjective

"brown" -> adjective

"fox" -> noun

"jumps" -> verb

"over" -> preposition

"the" -> determiner

"lazy" -> adjective

"dog" -> noun

Dalam contoh ini, setiap kata dalam kalimat diberi label yang menunjukkan peran gramatikal atau kelas kata tersebut dalam kalimat. Misalnya, "The" diberi label sebagai determiner, "quick" dan "brown" diberi label sebagai adjective, "fox" diberi label sebagai noun, "jumps" diberi label sebagai verb, dan seterusnya.

Dengan part-of-speech tagging, komputer dapat memahami struktur kalimat dengan lebih baik dan menerapkan analisis lebih lanjut, seperti analisis sintaksis atau analisis makna. Contoh lain bisa kamu lihat pada gambar di bawah ini

Sumber Gambar: Youtube/From Languages to Information

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Natural Language and Test Automation

Natural Language and Test Automation merupakan dua bidang yang semakin terkait erat dalam perkembangan teknologi saat ini. Natural Language Processing (NLP) dan Test Automation bekerja bersama untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas dalam pengujian perangkat lunak.

Dengan adanya Natural Language Processing, pengujian perangkat lunak menjadi lebih adaptif terhadap perubahan kebutuhan bisnis dan lingkungan pengguna. NLP memungkinkan untuk menghasilkan skenario pengujian dari bahasa manusia, seperti dokumen kebutuhan atau diskusi tim, dan mengubahnya menjadi skrip pengujian otomatis. Hal ini mempercepat proses pengujian sambil meminimalkan kesalahan yang mungkin terjadi karena interpretasi yang salah.

Sementara itu, Test Automation memungkinkan pengujian dilakukan secara otomatis tanpa intervensi manusia secara langsung. Dengan menggunakan alat-alat otomatisasi yang memanfaatkan skrip-skrip pengujian, pengembang dapat mengotomatiskan pengujian unit, integrasi, dan fungsional, yang secara keseluruhan mengurangi waktu dan biaya pengujian.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Tokenization

Berikutnya adalah tokenization. Tokenization merupakan proses pembagian teks atau dokumen menjadi unit-unit kecil yang disebut token. Setiap token biasanya merupakan entitas terpisah seperti kata, frasa, atau karakter. Tokenization merupakan langkah awal dalam pemrosesan teks di dalam Natural Language Processing (NLP) dan bertujuan untuk menyederhanakan teks sehingga dapat diproses lebih lanjut dengan lebih mudah.

Proses tokenisasi dapat dilakukan dengan menggunakan aturan sederhana, seperti pemisahan berdasarkan spasi atau tanda baca, atau menggunakan pendekatan yang lebih kompleks seperti pemisahan berdasarkan morfologi kata. Hasil tokenisasi memungkinkan analisis lebih lanjut seperti pemodelan bahasa, pemahaman makna, atau klasifikasi teks.

Sumber Gambar: Medium/Utkarsh Kant

4. Lemmatization

Lemmatization merupakan proses dalam pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk mengembalikan kata-kata ke bentuk dasarnya atau lemma. Dalam bahasa Inggris, lemma adalah bentuk kata yang ditemukan dalam kamus, sementara dalam bahasa lain, ini bisa menjadi bentuk kata yang dianggap sebagai bentuk dasar atau standar.

Lemmatization berbeda dari stemming, di mana stemming hanya menghapus akhiran kata untuk mendapatkan bentuk dasarnya, sementara lemmatization menggunakan pengetahuan morfologis tentang bahasa untuk mengembalikan kata ke bentuk dasarnya yang sesuai dalam konteks.

Hal ini membantu dalam mengurangi variasi kata yang sebenarnya memiliki makna yang sama, sehingga meningkatkan efektivitas dalam analisis teks, klasifikasi, dan pencarian informasi. Misalnya, kata-kata "running", "ran", dan "runs" akan disematkan menjadi lemma yang sama: "run".

Dari cara kerja NLP, tentunya kamu sudah bisa menebak-nebak bagaimana NLP telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi sehari-hari. NLP juga digunakan dalam analisis teks besar-besaran untuk mendapatkan wawasan bisnis yang berharga, seperti mengekstrak informasi dari ulasan pelanggan atau menganalisis tren pasar dari media sosial. Dengan terus berkembangnya teknologi, harapan masa depan adalah bahwa NLP akan menjadi semakin canggih dan terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari kita, membawa manfaat yang lebih besar dalam berbagai bidang, mulai dari kesehatan hingga pendidikan.

Ingin tahu lebih lanjut tentang NLP? Yuk kuasai dan pelajari Machine Learning bareng-bareng bersama DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis: Reyvan Maulid