NLP (Natural Language Processing): Contoh & Cara Kerjanya

nlp

Natural Language Processing atau NLP merupakan cabang ilmu komputer yang berkembang pesat, khususnya dalam beberapa tahun terakhir. Dengan teknologi tersebut, komputer mampu memahami, menganalisis, dan menghasilkan bahasa manusia secara otomatis. 

Dengan semakin meluasnya teknologi ini dalam berbagai sektor, seperti pengolah teks, terjemahan, dan analisis. Penelitian dan pengembangan dalam bidang ini semakin penting. Maka dari itu, kami akan membahas perkembangan terbaru, aplikasi praktisnya, dan dampaknya terhadap berbagai aspek kehidupan kita. Mari simak!

Pengertian Natural Language Processing

cara kerja nlp
Ilustrasi Natural Language Processing | Sumber: Freepik

Natural Language Processing merupakan kepanjangan NLP, yakni sebuah bidang teknologi yang terkait dengan kemampuan komputer dalam memahami, menafsirkan, dan memanipulasi bahasa manusia.

Teknologi ini didukung oleh tools canggih, seperti computational linguistics, statistics, machine learning, dan deep learning. Dengan tools tersebut, komputer mampu untuk memahami bahasa dalam berbagai bentuk, termasuk teks tertulis dan pesan suara. 

Kemudian, di era digital yang terus berkembang, teknologi ini menjadi semakin populer dan berpengaruh. Dampaknya tidak hanya terasa dalam penelitian dan pengembangan teknologi, tetapi juga dalam aplikasi praktis sehari-hari, seperti asisten virtual, terjemahan otomatis, analisis, dan masih banyak lagi.

Menariknya, jika mengacu pada data dari Statista, proyeksi pasar kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) pada tahun 2028 mendatang bisa mencapai lebih dari 127 miliar dolar Amerika Serikat.

Manfaat NLP

Merujuk pada situs Google Cloud, manfaat NLP adalah sebagai berikut:

  • Meningkatkan akurasi analisis data untuk mengurangi potensi kesalahan dalam proses interpretasi data.
  • Kemampuan untuk meneliti jumlah data yang besar, mencapai ratusan hingga ribuan data secara simultan dalam waktu yang singkat.
  • Mengurangi biaya analisis melalui penggunaan sistem otomatis, yang dapat beroperasi sepanjang waktu, 24 jam non-stop.
  • Meningkatkan pemahaman terhadap sentimen pasar dengan menganalisis ratusan ulasan pelanggan secara online.
  • Kemampuan untuk mengelompokkan keluhan pelanggan berdasarkan topik atau tingkat urgensi, sehingga memberikan solusi dengan cepat, dan dengan demikian, meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan.

Baca Juga: Apa Itu Artificial Intelligence (AI) & Contohnya Pada Bisnis

Contoh Pemanfaatan NLP dalam Kehidupan Sehari-hari

nlp google translate
Ilustrasi Google Translate | Sumber: Freepik

Berikut adalah beberapa contoh NLP yang bisa kita temui dalam kehidupan sehari-hari:

1. Ojek Online

Meskipun tampak sederhana, aplikasi ojek online telah menggunakan teknologi ini. Contohnya, ketika Anda memesan ojek dengan titik penjemputan di “Gedung Olahraga”, maka Natural Language Processing juga akan menampilkan detail lokasi, seperti tempat parkir mobil, lobi, dan sebagainya.

2. Peralatan Berbasis Smart Home

Kedua, bisa berfungsi untuk mengenali perintah suara, sehingga peralatan merespons dengan benar. Hal tersebut seiring dengan minat masyarakat terhadap peralatan berbasis smart home semakin meningkat, terutama di kalangan generasi milenial.

3. Peramban atau Browser

Mesin pencari seperti Google juga menggunakan teknologi NLP dalam sistem mereka. Teknologi tersebut berfokus pada algoritma skala besar, lintas bahasa, dan lintas domain. Hal itu mempengaruhi berbagai aspek produk Google, termasuk pengalaman pengguna saat searching, aplikasi, dan terjemahan.

4. Translate 

Contoh lainnya yakni alat penerjemah online seperti Google Translate. Natural Language Processing berfungsi untuk memahami frasa atau kalimat yang pengguna tulis dan menerjemahkannya sesuai kebutuhan.

5. Chatbot

Teknologi NLP pada chatbot berdasarkan kecerdasan buatan dan dapat secara otomatis merespons pesan masuk kapan pun. Hal tersebut dapat membantu perusahaan menjaga pelayanan pelanggan dengan baik.

Baca Juga: Bagaimana Cara Kerja AI Chatbot & Contoh Penerapannya?

6. Autocorrect 

Dengan teknologi Natural Language Processing, kini smartphone memiliki fitur koreksi teks untuk mengidentifikasi kesalahan dan menawarkan koreksi otomatis dengan menyesuaikan masukan pengguna.

Cara Kerja 

Teknologi ini melibatkan suatu sistem yang beroperasi secara semi-otomatis. Pada tahap awal penggunaannya, diperlukan NLP machine learning untuk memahami data dengan akurat.

Kemudian, mesin akan mengembangkan algoritma yang dirancang secara otomatis untuk memahami kata-kata yang ia temui. Setelahnya, Natural Language Processing dapat kita klasifikasikan ke dalam berbagai jenis, yakni:

  • Part-of-speech tagging: Memproses kata-kata sesuai dengan kategori kata mereka, seperti kata kerja, kata sifat, atau kata benda.
  • Stop word removal: Memilih kata-kata unik yang membawa informasi penting untuk dianalisis, dengan menghapus kata-kata umum.
  • Lemmatization and stemming: Menghilangkan imbuhan, baik di awal maupun di akhir kata untuk mendapatkan bentuk kata dasar.
  • Tokenization: Membagi kata-kata menjadi unit-unit yang lebih kecil, sebelum proses analisis.

Hasil akhirnya, setelah algoritma terbentuk. Kemudian, mesin akan menjalankan tugas sesuai perintah yang pengguna berikan, seperti merespons instruksi dalam bentuk teks atau suara.

Penerapan NLP pada Chat GPT

wa bisnis verihubs
Produk WA Business Messaging Verihubs

Chat GPT bekerja dengan memanfaatkan teknologi NLP oleh OpenAI. Menariknya, fitur ini juga Verihubs gunakan dalam produk Whatsapp Business Messaging yang mampu membantu Anda dalam menjawab setiap pertanyaan pelanggan dengan cepat dan akurat. Berikut cara kerjanya:

1. Pemahaman Token

Ketika Anda memberikan masukan teks, Chat GPT memecahnya menjadi “token” kecil, seperti kata, frasa, atau tanda baca. Hal itu merupakan langkah awal pada pemrosesan bahasa.

2. Embedding

Setiap token melalui proses convert menjadi vektor numerik dalam ruang dimensi atau “embedding“. Hal ini membuat sistem paham akan makna kata-kata berdasarkan konteks dalam kalimat.

3. Self-Attention

Chat GPT menggunakan mekanisme self-attention dalam arsitektur transformer. Hal tersebut membantu sistem memahami hubungan antara kata-kata dalam sebuah kalimat, serta mengenali pola kompleks dan jarak yang lebih luas.

4. Arsitektur Transformer

Model transformer terdiri dari beberapa “layer” yang mengandung modul self-attention dan layer terhubung yang lain. Selanjutnya, setiap layer meneruskan informasi dari layer sebelumnya, lalu memprosesnya lebih lanjut, sehingga membantu model memahami makna dan konteks dengan lebih baik.

5. Pemrosesan Hierarkis 

Selanjutnya, transformer memproses teks secara hierarkis. Hal tersebut terjadi dengan setiap lapisan fokus terhadap informasi yang menjadi lebih abstrak, mulai dari kata-kata yang bersifat individu hingga makna dari keseluruhan kalimat.

6. Decoding

Setelah berhasil melewati lapisan transformer. Kemudian, model menghasilkan representasi internal teks untuk menghasilkan respons dalam bentuk teks.

7. Sampling atau Beam Search

Ketika menghasilkan respons, model dapat menggunakan teknik sampel probabilitas atau biasanya disebut dengan beam search untuk memilih kata-kata berikutnya. Hasilnya ia mampu menciptakan variasi dalam respons atau respons yang lebih gramatikal.

8. Pengembangan Konteks

Salah satu keunggulan utama dari Chat GPT adalah kemampuannya untuk merespons dengan lebih baik melalui pengembangan konteks. Dengan demikian, pengguna dapat merasa lebih diperhatikan dan mendapatkan respons yang lebih relevan.

9. Hasil yang Didapatkan

Akhir dari interaksi dengan Chat GPT adalah ketika pengguna menerima teks respons dari model, sebagai hasil akhirnya. Dengan berbagai tahapan pemrosesan dan pemahaman konteks yang canggih, model ini memberikan respons yang akurat dan relevan kepada pengguna.

Baca Juga: Contoh Absensi Kehadiran Karyawan Dengan Teknologi AI

Sudah Lebih Paham Apa Itu NLP?

Sekarang Anda sudah tahu bukan apa itu pemrosesan bahasa alami? Saat dunia semakin canggih, teknologi ini membuka pintu untuk inovasi yang luar biasa. Namun, tidak cukup hanya memahami teks, yang lebih penting adalah memahami gambar dan pencocokkan dengan data yang akurat.

biometrik
Produk Verihubs Liveness Detection

Di sinilah Verihubs Liveness Detection hadir sebagai solusi. Dengan teknologi terdepan dan kemampuan untuk mendeteksi keakuratan wajah pengguna dengan data valid, ekspresi wajah, dan gambar berkualitas rendah, Verihubs telah mempertajam tingkat interaksi manusia dengan mesin. 

Dari pengamanan data hingga pengalaman pelanggan, layanan ini memberikan perubahan nyata dalam cara kita berkomunikasi dengan teknologi. Jadi, jika Anda ingin memastikan keamanan, kenyamanan, dan interaksi yang lebih manusiawi, jangan ragu untuk mencoba layanan dari kami!

Artikel Terbaru Kami

biometrik inklusif

Biometrik Inklusif: Memperkuat Keamanan Industri Keuangan

Mengenal Apa Itu CFT dalam Melawan Pendanaan Terorisme

modus penipuan terbaru

Waspada! 5 Modus Penipuan Terbaru Salah Satunya dari WA!