Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

Pada prinsipnya, machine learning memiliki hubungan yang saling terkait dengan Artificial Intelligence. Salah satu penerapan dari machine learning dan artificial intelligence adalah NLP atau Natural Language Processing.

NLP adalah salah satu cabang utama dari AI yang bertujuan membuat komputer lebih "pintar" dalam berkomunikasi dan berinteraksi dengan manusia. NLP merupakan salah satu aplikasi AI yang paling terlihat dan relevan dalam kehidupan sehari-hari.

NLP menggunakan teknik-teknik Machine Learning untuk mengajar komputer dalam memahami, memproses, dan merespons bahasa manusia. Ini termasuk penggunaan algoritma pembelajaran mesin seperti pengklasifikasi teks, regresi, pengelompokan, dan pemodelan bahasa yang mendalam (deep learning).

Ketiga bidang ini, NLP, Machine Learning, dan Artificial Intelligence, sering bekerja bersama dalam pengembangan sistem yang memerlukan pemahaman bahasa manusia. Pada dasarnya, NLP adalah salah satu aplikasi AI yang menggunakan teknik machine learning untuk mencapai pemahaman bahasa manusia.

Seiring dengan perkembangan teknologi dan peningkatan kemampuan komputasi, kita melihat kemajuan yang signifikan dalam penggunaan NLP dalam berbagai aplikasi, dari chatbot hingga analisis teks tingkat tinggi.

Pada artikel kali ini, kita akan membahas lebih lanjut tentang Natural Language Processing dan penerapannya di bidang industri. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Definisi Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang fokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia alami. Ini melibatkan pengembangan algoritma dan model komputasi yang memungkinkan komputer untuk memahami, menginterpretasikan, dan merespons bahasa manusia dalam cara yang bermanfaat. 

Sumber Gambar: Search Engine Journal

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

2. Tujuan Natural Language Processing

NLP mencakup sejumlah tugas, termasuk pengenalan suara, pemrosesan teks, penerjemahan mesin, analisis sentimen, dan pemahaman bahasa alami untuk berbagai aplikasi dalam berbagai industri. Tujuan utama NLP adalah untuk memungkinkan komputer untuk memahami, menginterpretasikan, dan merespons teks atau ucapan manusia dengan cara yang bermanfaat.

3. Tahapan Pembuatan NLP

Tahapan dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP) melibatkan serangkaian langkah untuk mengubah data teks atau ucapan manusia menjadi informasi yang dapat dimengerti oleh komputer. Berikut adalah tahapan-tahapan umum dalam NLP:

Tokenisasi:

Langkah pertama adalah memecah teks menjadi unit-unit kecil yang disebut "token," seperti kata, frasa, atau kalimat. Tokenisasi membantu dalam pemrosesan teks yang lebih lanjut.

Pembersihan Teks (Text Cleaning):

Data teks sering mengandung karakter khusus, tanda baca, dan elemen yang tidak relevan. Tahap ini melibatkan pembersihan teks dengan menghilangkan karakter yang tidak diperlukan, mengubah teks menjadi huruf kecil, dan menghapus spasi berlebih.

Stop Word Removal:

Stop words adalah kata-kata umum seperti "dan," "atau," "di," yang sering tidak memiliki nilai informasi dalam analisis teks. Mereka dapat dihapus untuk memproses teks yang lebih fokus pada kata-kata kunci.

Stemming atau Lemmatization:

Stemming dan lemmatization adalah teknik untuk mengubah kata-kata ke bentuk dasar mereka. Stemming menghilangkan imbuhan untuk mendapatkan akar kata, sedangkan lemmatization mengubah kata-kata menjadi bentuk dasarnya. Misalnya, "berlari," "lari," dan "lari-lari" akan diubah menjadi "lari."

Pembangunan Model Bahasa:

Ini melibatkan pengembangan model statistik atau pemodelan bahasa yang mendalam (deep learning) untuk memahami struktur tata bahasa dan makna teks. Model ini digunakan dalam tugas seperti pengenalan entitas, analisis sentimen, dan penerjemahan.

Ekstraksi Informasi:

Dalam tahap ini, informasi penting diekstraksi dari teks, seperti entitas (nama, tanggal, tempat), hubungan antara kata-kata, dan atribut penting lainnya.

Klasifikasi dan Klasifikasi Teks:

Pada tahap ini, teks diklasifikasikan ke dalam kategori atau label yang sesuai. Contoh penggunaan klasifikasi teks adalah analisis sentimen dan pengelompokan teks.

Analisis Sentimen:

Ini adalah tugas khusus yang melibatkan penentuan sentimen (positif, negatif, netral) dari teks. Ini sering digunakan dalam survei pendapat dan analisis ulasan produk.

Penerjemahan Mesin:

Jika diperlukan, teks dapat diterjemahkan ke bahasa lain menggunakan model penerjemahan mesin.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Penerapan NLP dalam Industri

Penerapan NLP semakin luas dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, hukum, penelitian akademik, dan masih banyak lagi. Teknologi NLP terus berkembang dan memiliki potensi besar dalam meningkatkan interaksi manusia dengan komputer, membantu dalam pengolahan informasi, dan menyederhanakan tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan pemahaman bahasa manusia. 

Sumber Gambar: Chat360

Berikut adalah beberapa penerapan NLP (Natural Language Processing) dalam skala industri:

Industri Teknologi Informasi:

• Pengenalan Suara: Asisten suara seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa menggunakan NLP untuk memahami dan merespons perintah suara pengguna.

• Chatbot: Banyak perusahaan menggunakan chatbot berbasis NLP untuk memberikan dukungan pelanggan 24/7 dan menjawab pertanyaan pelanggan dalam bahasa alami.

Keuangan:

• Analisis Sentimen: Perusahaan keuangan menggunakan NLP untuk menganalisis berita, media sosial, dan laporan keuangan guna memahami sentimen pasar dan mengambil keputusan investasi yang lebih baik.

• Pengolahan Klaim Asuransi: NLP digunakan untuk mengekstrak informasi dari dokumen klaim asuransi, memprosesnya, dan memutuskan klaim.

Kesehatan:

• Pendeteksian Penyakit: NLP digunakan untuk menganalisis catatan medis dan mengidentifikasi gejala penyakit atau pola epidemi.

• Chatbot Kesehatan: Chatbot medis menggunakan NLP untuk memberikan informasi kesehatan, menilai gejala, dan memberikan rekomendasi perawatan.

Selain Natural Language Processing, Beberapa contoh model machine learning lainnya juga bisa kamu coba di DQLab. DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid