Natural Language Processing (NLP) Machine Learning

Pernah nggak sih kamu penasaran, kok bisa sih asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant tahu apa yang kita maksud secara instan dan akurat? Atau kenapa YouTube selalu berhasil merekomendasikan video yang sesuai dengan selera kita? Jawabannya ada pada Natural Language Understanding (NLU), sebuah cabang dari Natural Language Processing (NLP) yang fokus pada pemahaman makna dan tujuan di balik teks atau ucapan manusia secara lebih alami. Ini memungkinkan asisten virtual merespons perintah kita dengan lebih akurat dan relevan.

Lalu, bagaimana sebenarnya NLU bekerja? Kenapa teknologi ini begitu penting, dan apa tantangan yang dihadapinya? Yuk, kita kupas tuntas dalam disini!

1. Apa Itu Natural Language Understanding (NLU)?

Natural Language Understanding (NLU) adalah cabang dari Natural Language Processing (NLP) yang berfokus pada pemahaman makna dari teks atau ujaran dalam bahasa alami. Berbeda dengan NLP yang lebih luas, NLU berusaha untuk menginterpretasikan konteks, niat, dan makna dari sebuah kalimat, bukan sekadar memahami struktur kata atau frasa yang digunakan.

Misalnya, jika seseorang mengatakan, "Aku butuh rekomendasi film yang seru," sistem berbasis NLU tidak hanya mengenali kata kunci seperti "rekomendasi" dan "film," tetapi juga memahami bahwa pengguna sedang meminta saran film yang menarik, bukan sekadar daftar film acak.

2. Mengapa Natural Language Understanding Penting?

Dalam era digital, NLU memainkan peran kunci dalam meningkatkan pengalaman pengguna dengan teknologi. Berikut beberapa alasan mengapa NLU begitu penting:

1. Meningkatkan Interaksi Manusia dan Mesin
   Dengan NLU, chatbot dan asisten virtual bisa memahami permintaan pengguna dengan lebih akurat, sehingga interaksi menjadi lebih natural dan efisien.

2. Memproses Data dalam Skala Besar
   Bisnis dan perusahaan menggunakan NLU untuk menganalisis umpan balik pelanggan, ulasan produk, dan data dari media sosial untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang pasar mereka.

3. Otomatisasi dan Efisiensi
   Banyak industri, seperti layanan pelanggan dan kesehatan, menggunakan NLU untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang sebelumnya harus dilakukan oleh manusia, sehingga menghemat waktu dan biaya operasional.

4. Penerjemahan yang Lebih Akurat
   NLU membantu aplikasi seperti Google Translate untuk memberikan hasil terjemahan yang lebih kontekstual dan natural, bukan sekadar mengganti kata per kata.

   
   

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

3. Teknik Kerja Natural Language Understanding

NLU bekerja melalui kombinasi teknik machine learning, deep learning, dan linguistik komputasional. Berikut adalah teknik inti dalam NLU:

1. Semantic Breakdown, mengekstraksi makna dan maksud di balik sepotong teks atau ucapan untuk melampaui makna harfiah kata-kata dan mempertimbangkan konsep dan hubungan yang mendasarinya di antara keduanya.

2. Intent Recognition, mengidentifikasi tujuan atau maksud di balik masukan pengguna untuk menganalisis pertanyaan atau pernyataan pengguna guna menentukan tindakan atau tujuan yang diinginkan, yang memungkinkan sistem untuk memberikan respons yang tepat.

3. Entity Extraction, membedakan dan mengekstraksi entitas tertentu atau referensi bernama dari teks atau ucapan untuk membedakan nama individu, organisasi, lokasi, dan informasi relevan lainnya yang memberikan konteks dan pemahaman.

4. Contextual Understanding, teknik untuk memahami konteks dimana sepotong teks atau ucapan digunakan. Teknik NLU mempertimbangkan informasi di sekitarnya, interaksi pengguna sebelumnya, dan pengetahuan tentang domain untuk menafsirkan makna secara akurat.

Dengan menggunakan berbagai teknik ini, sistem NLU dapat memahami teks dengan lebih baik dan memberikan respons yang relevan berdasarkan konteksnya.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

4. Contoh Aplikasi Nyata dari Natural Language Understanding

NLU memungkinkan mesin untuk memahami makna yang lebih dalam dan tujuan di balik teks atau ucapan, memfasilitasi interaksi yang lebih autentik dan menghasilkan antara manusia dan komputer. Penggunaan teknologi yang paling menonjol adalah dalam

1. Asisten Virtual seperti Siri, Alexa, atau Google Assistant menggunakan algoritma NLU untuk memahami perintah, pertanyaan, atau instruksi pengguna dan memberikan jawaban yang relevan atau melakukan tugas yang diminta;

2. Voice-Controlled Devices seperti pengeras suara pintar atau sistem otomatisasi rumah menyematkan NLU untuk menangani dan menanggapi perintah lisan, memberikan pengalaman pengguna yang intuitif dan bebas genggam

3. Question-Answering Systems otomatis untuk Instagram menafsirkan pertanyaan pengguna dan memberikan jawaban yang tepat dan bermakna. Teknik NLU membantu dalam memahami pertanyaan pengguna, mengekstrak informasi utama, dan mengambil respons yang sesuai dari basis pengetahuan.

5. Tantangan dalam Pengembangan NLU

Meskipun sudah sangat canggih, NLU masih menghadapi berbagai tantangan dalam pengembangannya, seperti:

1. Ambiguitas Bahasa
   Bahasa manusia sering kali ambigu dan bisa memiliki banyak makna tergantung pada konteksnya. Contohnya, kata "bisa" dalam bahasa Indonesia bisa berarti "mampu" atau "kaleng." Memahami perbedaan ini merupakan tantangan besar bagi NLU.

2. Variasi Dialek dan Slang
   Bahasa terus berkembang, dengan banyak variasi dialek, slang, dan gaya bicara yang berbeda-beda di setiap wilayah dan komunitas.

3. Pemrosesan Data yang Kompleks
   NLU membutuhkan data dalam jumlah besar untuk belajar dan meningkatkan akurasinya, yang berarti sistem harus mampu menangani dan menganalisis data dalam skala besar dengan cepat.

4. Kesalahan dalam Data Latih
   Jika model dilatih dengan data yang bias atau tidak lengkap, maka hasil yang dihasilkan juga bisa bias atau tidak akurat.

FAQ

1. Apakah NLU hanya digunakan untuk chatbot?
   Tidak. NLU digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti analisis sentimen, mesin penerjemah, asisten virtual, dan sistem pencarian berbasis bahasa alami.

2. Apakah NLU bisa memahami semua bahasa?
   Saat ini, sistem NLU lebih berkembang dalam bahasa yang memiliki banyak data pelatihan, seperti bahasa Inggris. Namun, teknologi ini terus berkembang untuk memahami lebih banyak bahasa, termasuk bahasa Indonesia.

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari Natural Language Understanding secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk optimalisasi machine learning kamu? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari