Serba Serbi Natural Language Processing, Sudah Tahu?
Machine learning atau mesin pembelajar merupakan suatu hal yang perlu dipelajari oleh berbagai macam profesi yang berkaitan dengan teknologi informasi maupun bidang data. Machine learning ini bisa berguna untuk berbagai hal mulai dari mempermudah proses analisis data, memprediksi sesuatu dengan lebih akurat, dan lainnya. Beberapa contoh dari machine learning sering kita jumpai, salah satunya adalah natural language processing (NLP).
Natural language processing atau bisa disingkat dengan NLP merupakan sebuah teknologi machine learning yang dapat digunakan untuk menginterpretasi, memanipulasi dan memahami bahasa manusia. Mempelajari NLP memiliki berbagai manfaat dalam bisnis, antara lain seperti dapat melakukan analisis skala besar, melakukan analisis yang lebih objektif dan akurat, menghemat biaya waktu dan produksi, dan lainnya. Pada artikel kali ini kita akan mengenali serba serbi NLP yang perlu kamu ketahui.
1. Cara Kerja NLP
NLP memiliki cara kerja yang perlu kita pahami. NLP memiliki cara kerja dengan menguraikan bahasa manusia menjadi bagian-bagian kecil, memilih kata-kata unik yang memiliki informasi penting, mengidentifikasi dan mengkategorikan nama-nama khusus dalam teks, analisis konteks, pengolahan bahasa alami, dan selanjutnya adalah mengintegrasikan teknik-teknik machine learning untuk meningkatkan kemampuannya dalam memahami dan merespons bahasa manusia.
Sumber : Forbes
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Komponen Utama NLP
NLP memiliki beberapa komponen yang digunakan untuk menunjang agar dapat bekerja dengan lebih efektif. Beberapa komponen NLP antara lain seperti
penguraian teks, teks dipecah menjadi elemen yang lebih kecil
pengenalan entitas bernama
pemisahan kata, pemisahan teks menjadi token
penandaan bagian ucapan, melibatkan setiap kata dalam sebuah teks dengan kategori gramatikalnya
lematisasi dan stemming
pengenalan [pola dan penggolongan teks
analisis semantik
machine learning
3. Algoritma NLP
NLP termasuk bagian dari artificial intelligence yang secara umum memiliki dua jenis algoritma, yaitu rules-based system dan machine learning-based system. Rules-based system ini menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan teliti dan bahkan digunakan sampai saat ini. Machine learning-based system menggunakan metode statistik dan nantinya akan melakukan tugas berdasarkan data training. Algoritma ini juga bisa menyesuaikan dengan data yang ada.
4. Contoh NLP
Dalam keseharian kita mungkin sering menjumpai contoh penerapan dari NLP, hanya saja terkadang kita tidak menyadarinya. Beberapa contoh NLP yang perlu diketahui antara lain seperti pendeteksi pesan spam pada email, virtual assistant atau chatbot, text summarization, analisis sentimen media sosial, mesin penerjemah, rekomendasi konteks, pengenalan suara, analisis teks besar, dan masih banyak lainnya.
Sumber : NordVPN
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Dasar-dasar machine learning perlu dipelajari oleh siapapun, terutama bagi kita yang ingin update dengan perkembangan data. Kamu bisa belajar machine learning dari dasar di DQLab.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita