Apa itu pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam AI?

Pemrosesan bahasa alami (NLP) kini ada di mana-mana – digunakan dalam penyaringan email, asisten suara, agen AI, mesin pencari, prediksi teks, dan chatbot AI.

Bisnis menggunakan sistem NLP untuk meningkatkan operasional mereka dan individu memanfaatkannya setiap hari di rumah.

Namun meski sangat umum, NLP adalah proses yang kompleks yang jarang kita pikirkan saat menggunakan layanan terjemahan bahasa atau saat ponsel kita memprediksi kata berikutnya yang akan kita ketik.

Langkah pertama untuk memahami NLP adalah mendefinisikan apa itu sebenarnya. Mari kita mulai!

Apa itu pemrosesan bahasa alami?

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah cabang kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi antara komputer dan manusia melalui bahasa alami.

Teknologi ini memungkinkan mesin memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan bermanfaat.

Mengapa menggunakan NLP?

Popularitas NLP hadir karena alasan yang jelas – baik untuk organisasi maupun individu. Beberapa alasan paling umum menggunakan NLP antara lain:

Otomatisasi hemat biaya

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

Wawasan data

Sistem NLP dapat digunakan bisnis untuk memberikan wawasan atau mengidentifikasi tren. Dengan menganalisis volume besar data teks yang dikumpulkan oleh chatbot perusahaan – seperti umpan balik pelanggan, ulasan, atau posting media sosial – sistem NLP dapat membantu meningkatkan produk atau layanan.

Optimasi pencarian

Pencarian semakin baik dari tahun ke tahun – sebagian berkat NLP.

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

Personalisasi

Karena sistem NLP menganalisis pola dan preferensi bahasa masing-masing individu, respons yang dihasilkan dapat disesuaikan untuk setiap interaksi.

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

Perbedaan antara NLU, NLP, dan NLG

NLP adalah bidang luas yang mencakup berbagai sub-disiplin, termasuk pemahaman bahasa alami (NLU) dan generasi bahasa alami (NLG).

NLP adalah ranah utama, sedangkan NLU dan NLG adalah bidang khusus di dalamnya. Ini karena pemrosesan bahasa alami harus melibatkan pemahaman, lalu menghasilkan bahasa selama percakapan dua arah.

Pemahaman Bahasa Alami (NLU)

NLU diperlukan untuk mengekstrak makna di balik masukan pengguna.

Sebagai bagian dari NLP, NLU berfokus pada aspek pemahaman dalam pemrosesan bahasa. Tujuan utamanya adalah memungkinkan mesin memahami dan menafsirkan bahasa manusia secara bermakna.

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

Misalnya, ketika pengguna berkata, "Pesan meja di restoran," NLU bertugas memahami bahwa maksudnya adalah melakukan reservasi, dan "restoran" adalah entitas tempat tindakan itu dilakukan.

Generasi Bahasa Alami (NLG)

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

Sebagai contoh, pengguna bertanya ke chatbot, "Bagaimana cuaca besok?" Sistem NLG akan menyusun respons seperti, "Cuaca besok akan cerah dengan suhu tertinggi 75°F."

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

11 Komponen NLP

Pemrosesan bahasa alami adalah proses yang kompleks dengan beberapa komponen yang saling terkait.

Jika Anda ingin memahami cara kerja NLP, berikut 11 komponen yang menggambarkan kompleksitas prosesnya.

Untuk menjelaskan komponen-komponen ini, saya akan menggunakan contoh seorang CMO yang memberikan permintaan berikut ke chatbot internal: Tolong jadwalkan rapat dengan tim pemasaran jam 3 sore besok.

1. Ucapan

Ucapan adalah frasa persis yang diucapkan atau diketik oleh pengguna. Dalam kasus ini, kalimatnya: "Jadwalkan rapat dengan tim pemasaran jam 3 sore besok."

Ucapan adalah masukan yang akan dianalisis sistem NLP untuk menentukan maksud dan mengekstrak entitas yang relevan.

2. Entitas

Entitas dalam kalimat ini memberikan detail spesifik terkait maksudnya.

Misalnya, salah satu entitas di sini adalah “tim pemasaran”, karena menunjukkan dengan siapa rapat akan diadakan. Entitas lain adalah "jam 3 sore besok" karena memberikan waktu dan tanggal rapat.

Entitas memberikan chatbot informasi yang diperlukan 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 dari pesan pengguna adalah mengatur rapat.

4. Tokenisasi

Tokenisasi adalah salah satu langkah dalam proses NLP. Ini menggambarkan pemecahan kalimat menjadi bagian-bagian lebih kecil, yang disebut token, yang bisa berupa kata, frasa, atau bahkan tanda baca.

Misalnya, ucapan kita bisa dipecah menjadi token seperti "Jadwalkan," "rapat," "tim pemasaran," "jam 3 sore," dan "besok."

Ini membantu sistem NLP menganalisis setiap bagian kalimat dengan lebih efektif, sehingga lebih mudah memahami makna keseluruhan dan memberikan respons yang akurat.

5. Stemming dan Lematisasi

Stemming dan lematisasi adalah teknik yang digunakan sistem NLP untuk menyederhanakan kata ke bentuk dasar atau akarnya. Stemming memotong kata ke bentuk dasarnya – seperti mengubah kata ‘menjadwalkan’ menjadi ‘jadwal’.

Lematisasi mengubah kata menjadi versi yang sudah ada di kamus. Jadi, alih-alih hanya menghapus akhiran, lematisasi bisa mengubah ‘wowza’ atau ‘ketat’ menjadi kata ‘baik’.

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

6. Penandaan Bagian Kata

Pada langkah ini, sistem NLP memberi label pada setiap kata dalam kalimat sesuai peran gramatikalnya:

• Jadwalkan (kata kerja)
• a (penentu)
• rapat (kata benda)
• dengan (preposisi)
• the (penentu)
• pemasaran (adjektiva)
• tim (kata benda)
• pada (preposisi)
• 3 (angka)
• PM (kata benda)
• besok (kata benda)

Penandaan bagian kata (PoS) membantu sistem NLP memahami struktur kalimat dan hubungan antar kata dengan lebih baik.

7. Pengenalan Entitas Bernama (NER)

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

8. Analisis Sentimen

Analisis sentimen menilai nada dari masukan pengguna.

Jika CMO berkata, "Jadwalkan lagi rapat dengan tim pemasaran sebelum saya mencabuti rambut saya," sistem NLP akan mengenali sentimen negatif.

Setelah sebuah sentimen teridentifikasi, sistem NLP dapat bertindak sesuai—misalnya menenangkan 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 merasa frustrasi.

9. Pemahaman Kontekstual

Sistem NLP menggunakan pemahaman kontekstual untuk menafsirkan makna kata dan frasa berdasarkan teks di sekitarnya. Ini melibatkan analisis tidak hanya kata per kata, tetapi juga bagaimana kata-kata tersebut saling berhubungan dalam sebuah kalimat atau percakapan.

10. Pembelajaran Mesin

Sistem NLP meningkatkan kemampuannya dalam memahami dan menghasilkan bahasa dengan menggunakan model pembelajaran mesin (ML).

Model ML dilatih menggunakan kumpulan data kalimat yang besar, sehingga dapat menafsirkan maksud dengan benar ("Jadwalkan rapat"), mengenali entitas (seperti "tim pemasaran" dan "jam 3 sore besok"), serta menghasilkan respons yang sesuai.

11. Manajer Dialog

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

Jika CMO di pagi hari menyebutkan bahwa ia perlu bertemu dengan tim pemasaran, ia mungkin berkata, ‘Jadwalkan rapat itu untuk saya jam 3 sore.’ Sistem akan mengingat dan memastikan bahwa ia ingin menjadwalkan rapat dengan tim pemasaran.

Contoh NLP di Dunia Nyata

Jika Anda menggunakan teknologi setiap hari, kemungkinan besar Anda berinteraksi dengan sistem NLP setiap hari. Berikut beberapa contoh umum bagaimana Anda mungkin menggunakan program pemrosesan bahasa alami.

Asisten Virtual

Kemungkinan besar ada di saku Anda sekarang: asisten pintar seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant menggunakan NLP untuk memahami dan merespons perintah suara.

Saat Anda bertanya, "Bagaimana cuaca hari ini?" sebuah asisten AI memproses ucapan Anda, memahami maksudnya, mengambil data cuaca, dan memberikan informasi yang relevan.

Chatbot AI

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

Penerjemahan Bahasa

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

Sistem ini menganalisis struktur dan makna bahasa asli lalu menghasilkan teks yang setara dalam bahasa target. Artinya, setiap kali Anda menggunakan Google Translate, Anda berterima kasih pada 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 mentranskripsi rekaman rapat, NLP memecah suara menjadi kata-kata, mengenali pola dalam ucapan, dan menghasilkan teks yang akurat.

Filter Spam Email

Meskipun kita jarang menganggapnya sebagai bagian dari AI, filter spam email adalah salah satu aplikasi NLP yang umum.

Sistem NLP dapat menganalisis isi email, mencari pola, frasa, atau perilaku tertentu yang menandakan spam atau phishing—seperti kata kunci tertentu, tautan aneh, atau format yang tidak biasa.

Ringkasan dan Pembuatan Teks

Jenis alat ini merangkum artikel, laporan, atau dokumen panjang menjadi ringkasan yang lebih singkat dan mudah dipahami—dan semuanya dilakukan dengan NLP.

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

Luncurkan Chatbot NLP Bulan Depan

Jika Anda tertarik memanfaatkan NLP untuk otomatisasi, wawasan, atau interaksi pelanggan yang lebih baik, sekarang adalah waktunya.

Botpress adalah platform pembuatan bot yang sangat dapat dikembangkan, dirancang untuk kebutuhan perusahaan. Teknologi kami memungkinkan pengembang membangun chatbot dan agen AI dengan berbagai kemampuan sesuai kebutuhan Anda.

Paket keamanan kami yang ditingkatkan memastikan data pelanggan selalu terlindungi dan sepenuhnya berada di bawah kendali tim pengembangan Anda.

Mulai bangun hari ini. Gratis.

Atau hubungi tim penjualan kami untuk informasi lebih lanjut.

FAQ

Bagaimana NLP berbeda dari pemrosesan bahasa berbasis aturan tradisional?

Sistem berbasis aturan tradisional bergantung pada aturan linguistik yang ditulis secara manual, sehingga kaku dan memerlukan waktu lama untuk pemeliharaan. Sebaliknya, NLP memanfaatkan metode statistik dan pembelajaran mesin untuk mempelajari pola bahasa dari data, sehingga lebih mudah beradaptasi dan diskalakan.

Apa perbedaan NLP dengan pembelajaran mesin secara umum?

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

Apa perbedaan model NLP khusus domain dan model umum?

Model NLP khusus domain dilatih menggunakan teks dari bidang tertentu, seperti hukum atau medis, sehingga dapat memahami kosakata dan konteks khusus dengan lebih akurat. Model umum, meskipun lebih fleksibel untuk berbagai topik, mungkin kurang presisi saat digunakan pada bidang yang sangat spesifik atau teknis.

Bagaimana bisnis kecil dapat memanfaatkan teknologi NLP?

Bisnis kecil dapat menggunakan NLP untuk mengotomatisasi layanan pelanggan dengan chatbot, meningkatkan fungsi pencarian di situs web, menganalisis umpan balik pelanggan untuk sentimen, dan membantu pembuatan konten, sehingga operasional menjadi lebih efisien meski tanpa tim teknis besar.

Apakah ada kekhawatiran etis atau bias dalam model NLP?

Ya, model NLP dapat secara tidak sengaja mempelajari dan memperkuat bias yang ada dalam data pelatihan mereka, sehingga menghasilkan output yang tidak adil atau merugikan. Karena itu, pelatihan yang bertanggung jawab dan audit rutin sangat penting.