Apa yang dimaksud dengan pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam AI?

Otomatisasi yang hemat biaya

Sistem NLP sering digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas seperti dukungan pelanggan, penyaringan email, dan klasifikasi dokumen. Seperti jenis otomatisasi lainnya, sistem ini menghemat waktu dan sumber daya organisasi.

Wawasan data

Sistem NLP dapat digunakan oleh bisnis untuk memberikan wawasan atau mengidentifikasi tren. Dengan menganalisis data teks dalam jumlah besar yang diambil oleh chatbot perusahaan - seperti umpan balik pelanggan, ulasan, atau postingan media sosial - sistem NLP dapat membantu meningkatkan produk atau layanan.

Pengoptimalan pencarian

Pencarian telah menjadi semakin baik dan lebih baik selama bertahun-tahun - sebagian berkat NLP. 

NLP memungkinkan hasil pencarian yang lebih akurat, baik melalui suara maupun teks, sehingga pengguna dapat menemukan informasi dengan lebih cepat. Kita bisa melihat manfaat ini bekerja setiap kali kita mengetik di pencarian Google, meminta Siri untuk memanggil taksi, atau mendeskripsikan jenis produk yang kita inginkan kepada chatbot AI toko. 

Personalisasi

Karena sistem NLP menganalisis pola dan preferensi bahasa individu, respons mereka dapat disesuaikan dengan setiap interaksi individu. 

Misalnya, chatbot dukungan pelanggan dapat menawarkan permintaan maaf atau diskon kepada pelanggan yang kesal, atau asisten AI dapat menyarankan merek pakaian yang sesuai dengan preferensi pengguna sebelumnya.

Pemahaman Bahasa Alami (NLU)

NLU diperlukan untuk mengekstraksi makna di balik input pengguna.

Sebagai bagian dari NLP, NLU berfokus pada aspek pemahaman pemrosesan bahasa. Tujuan utamanya adalah memungkinkan mesin untuk memahami dan menafsirkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna. 

NLU melibatkan analisis teks untuk menentukan maksud di balik kata-kata, mengenali entitas, dan memahami makna kontekstual bahasa. 

Misalnya, ketika pengguna mengatakan, "Pesan meja di restoran," NLU bertanggung jawab untuk memahami bahwa maksudnya adalah untuk melakukan reservasi, dan "restoran" adalah entitas di mana tindakan tersebut harus dilakukan. 

Generasi Bahasa Alami (NLG)

NLG, di sisi lain, berkaitan dengan aspek produksi pemrosesan bahasa. Setelah mesin memahami input pengguna (berkat NLU), NLG mengambil alih untuk menghasilkan respons yang koheren dan sesuai dengan konteks. 

Misalnya, pengguna bertanya kepada chatbot, "Bagaimana cuaca besok?" Sistem NLG akan merumuskan jawaban seperti, "Cuaca besok akan cerah dengan suhu tertinggi 75°F." 

NLG melibatkan pemilihan kata yang tepat, menyusun kalimat dengan benar, dan memastikan bahwa hasilnya alami dan seperti manusia. Ini adalah komponen penting dari NLP yang mengubah pemahaman mesin menjadi bahasa yang komunikatif.

1. Ucapan

Ucapan adalah frasa yang persis diucapkan atau diketik oleh pengguna. Dalam hal ini, kalimatnya adalah: "Jadwalkan pertemuan dengan tim pemasaran pada pukul 15.00 besok."

Ucapan tersebut merupakan input yang akan dianalisis oleh sistem NLP untuk menentukan maksud dan mengekstrak entitas yang relevan.

2. Entitas

Entitas dalam kalimat ini memberikan rincian spesifik terkait dengan maksudnya. 

Sebagai contoh, satu entitas di sini adalah "tim pemasaran", karena entitas ini menentukan siapa yang akan melakukan rapat. Entitas lainnya adalah "jam 3 sore besok" karena entitas ini menyediakan waktu dan tanggal untuk rapat.

Entitas memberikan informasi yang diperlukan kepada chatbot untuk menjadwalkan rapat dengan benar.

3. Maksud

Dalam contoh kalimat di atas, maksudnya adalah tujuan pengguna: menjadwalkan rapat. 

Antarmuka percakapan, seperti chatbot AI, akan mengenali bahwa maksud di balik pesan pengguna adalah untuk mengatur pertemuan.

4. Tokenisasi

Tokenisasi adalah sebuah langkah dalam proses NLP. Proses ini menjelaskan penguraian kalimat menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang disebut token, yang dapat berupa kata, frasa, atau bahkan tanda baca. 

Sebagai contoh, ucapan kita dapat dipecah menjadi beberapa token seperti "Jadwal", "sebuah", "rapat", "tim pemasaran", "jam 3 sore", dan "besok". 

Hal ini membantu sistem NLP menganalisis setiap bagian kalimat dengan lebih efektif, sehingga lebih mudah untuk memahami makna keseluruhan dan merespons secara akurat.

5. Stemming dan Lemmatization

Stemming dan lemmatization adalah teknik yang dapat digunakan oleh sistem NLP untuk menyederhanakan kata ke bentuk dasar atau akarnya. Stemming memotong kata menjadi kata dasarnya - seperti menandai kata 'penjadwalan' menjadi 'jadwal'.

Lemmatization mengubah kata-kata menjadi versi normal yang ada di kamus. Jadi, alih-alih hanya menghapus akhiran, lemmatization mungkin menandai 'wowza' atau 'ketat' sebagai kata 'bagus'.

Teknik-teknik ini membantu sistem NLP mengenali bahwa kata-kata dengan akhiran atau bentuk yang berbeda dapat memiliki arti yang sama.

6. Penandaan Bagian dari Ucapan

Pada langkah ini, sistem NLP menandai setiap kata dalam kalimat dengan peran tata bahasanya:

• Jadwalkan (kata kerja)
• a (penentu)
• pertemuan (kata benda)
• dengan (kata depan)
• (penentu)
• pemasaran (kata sifat)
• tim (kata benda)
• di (kata depan)
• 3 (angka)
• PM (kata benda)
• besok (kata benda)

Penandaan Parts-of-Speech (PoS) membantu sistem NLP lebih memahami struktur kalimat dan hubungan antar kata.

7. Pengakuan Entitas Bernama (NER)

Sistem mengidentifikasi entitas tertentu dalam kalimat, seperti "tim pemasaran" (sebuah organisasi atau kelompok) dan "jam 3 sore besok" (ekspresi waktu). NER membantu sistem memahami dengan siapa rapat tersebut dan kapan rapat tersebut harus dijadwalkan.

8. Analisis Sentimen

Analisis sentimen menilai nada masukan. 

Jika CMO mengatakan, "Jadwalkan pertemuan lain dengan tim pemasaran sebelum saya merobek rambut saya," sistem NLP akan mengenali sentimen negatif.

Setelah sentimen diidentifikasi, sistem NLP dapat bertindak sesuai dengan itu - mungkin meyakinkan CMO atau meminta maaf. Analisis sentimen sangat berguna ketika antarmuka percakapan berinteraksi dengan pelanggan, karena dapat mengukur berapa banyak yang puas dan berapa banyak yang frustrasi.

9. Pemahaman Kontekstual

Sistem NLP menggunakan pemahaman kontekstual untuk menafsirkan makna kata dan frasa berdasarkan teks di sekitarnya. Hal ini melibatkan analisis tidak hanya kata-kata individual tetapi juga bagaimana kata-kata tersebut berhubungan satu sama lain dalam sebuah kalimat atau percakapan. 

10. Pembelajaran Mesin 

Sistem NLP meningkatkan kemampuan mereka untuk memahami dan menghasilkan bahasa dengan menggunakan model pembelajaran mesin (machine learning/ML). 

Model ML dilatih dengan kumpulan data kalimat yang besar, sehingga memungkinkannya untuk menginterpretasikan maksud dengan benar ("Jadwalkan rapat"), mengidentifikasi entitas (seperti "tim pemasaran" dan "jam 3 sore besok"), dan menghasilkan respons yang sesuai.

11. Manajer Dialog

Manajemen dialog dalam sistem NLP melacak konteks percakapan, memastikan respons yang koheren berdasarkan input sebelumnya.

Jika CMO menyebutkan di pagi hari bahwa dia perlu bertemu dengan tim pemasaran, dia mungkin berkata, 'Jadwalkan pertemuan itu untuk saya pada jam 3 sore. Sistem akan mengingat dan mengonfirmasi bahwa ia ingin menjadwalkan pertemuan tersebut dengan tim pemasaran.

Asisten Virtual

Mungkin sudah ada di saku Anda saat ini: asisten pintar seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant menggunakan NLP untuk memahami dan merespons perintah suara. 

Ketika Anda bertanya, "Bagaimana cuaca hari ini?", asisten AI akan memproses ucapan Anda, memahami maksud Anda, mengambil data cuaca, dan merespons dengan informasi yang relevan.

AI Chatbots

Banyak perusahaan menggunakan chatbot bertenaga NLP untuk menangani pertanyaan pelanggan. Misalnya, jika Anda bertanya kepada chatbot di situs e-commerce, "Di mana pesanan saya?" bot dapat menafsirkan pertanyaan Anda, mengakses informasi pelacakan pesanan, dan memberi Anda pembaruan.

Terjemahan Bahasa

NLP merupakan inti dari layanan penerjemahan, yang memungkinkan pengguna untuk menerjemahkan teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain. 

Sistem ini menganalisis struktur dan makna bahasa asli dan menghasilkan teks yang setara dalam bahasa target. Artinya, setiap kali Anda menggunakan Google Translate, Anda harus berterima kasih kepada NLP.

Aplikasi Suara-ke-Teks

Aplikasi suara-ke-teks, seperti Siri atau alat dikte, mengubah bahasa lisan menjadi teks tertulis menggunakan NLP. 

Saat Anda menggunakan pengetikan suara di ponsel atau menyalin rekaman rapat, NLP memecah suara menjadi kata-kata, mengenali pola-pola dalam ucapan, dan menghasilkan teks yang akurat. 

Pemfilteran Spam Email

Meskipun kami tidak menganggapnya sebagai AI, penyaringan spam email adalah aplikasi umum dari NLP. 

Sistem NLP dapat menganalisis konten email, mencari pola, frasa, atau perilaku tertentu yang mengindikasikan spam atau phishing - seperti kata kunci tertentu, tautan aneh, atau format aneh.

Peringkasan dan Pembuatan Teks

Jenis alat bantu ini memadatkan artikel, laporan, atau dokumen yang panjang menjadi rangkuman yang lebih pendek dan mudah dicerna - dan mereka melakukannya dengan NLP. 

Dan setiap siswa di zaman ChatGPT telah menggunakan generator teks. Generator NLP ini sering kali dapat membuat konten yang koheren dan bermakna, mulai dari bait yang berima, esai bahasa Inggris, hingga deskripsi produk.

Apa perbedaan NLP dengan pemrosesan bahasa berbasis aturan tradisional?

Sistem berbasis aturan tradisional bergantung pada aturan linguistik yang ditulis secara manual, sehingga membuatnya kaku dan memakan waktu untuk dipelihara. Sebaliknya, NLP memanfaatkan metode statistik dan pembelajaran mesin untuk mempelajari pola bahasa dari data, sehingga memungkinkan adaptasi dan skalabilitas yang lebih besar.

Apa perbedaan NLP dengan pembelajaran mesin pada umumnya?

NLP adalah cabang khusus dari AI yang menerapkan pembelajaran mesin untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia, sedangkan pembelajaran mesin secara umum mencakup tipe data yang lebih luas seperti gambar, angka, atau sinyal.

Apa perbedaan antara model NLP khusus domain dan model tujuan umum?

Model NLP khusus domain dilatih pada teks dari bidang tertentu, seperti hukum atau kedokteran, yang memungkinkannya untuk memahami kosakata dan konteks khusus dengan akurasi yang lebih tinggi. Model tujuan umum, meskipun lebih serbaguna di berbagai topik, mungkin kurang tepat ketika diterapkan pada domain khusus atau teknis.

Bagaimana bisnis kecil dapat memperoleh manfaat dari teknologi NLP?

Bisnis kecil dapat menggunakan NLP untuk mengotomatiskan layanan pelanggan dengan chatbot, meningkatkan fungsionalitas pencarian situs web, menganalisis umpan balik pelanggan untuk mengetahui sentimen, dan membantu pembuatan konten, sehingga membantu merampingkan operasi bahkan tanpa tim teknis yang besar.

Apakah ada masalah etika atau bias yang diketahui dalam model NLP?

Ya, model NLP dapat secara tidak sengaja mempelajari dan memperkuat bias yang ada dalam data pelatihan mereka, yang mengarah pada hasil yang tidak adil atau berbahaya, itulah sebabnya mengapa pelatihan yang bertanggung jawab dan audit rutin menjadi penting.