NLP atau Natural Language Processing adalah bidang dalam ilmu komputer dan kecerdasan buatan yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia.
Dengan kemajuan pesat dalam teknologi dan kecerdasan buatan, NLP telah menjadi komponen kunci dalam pengembangan aplikasi yang memahami, mengartikan, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang semakin mirip dengan kemampuan manusia.
Dalam artikel ini, Anda akan mengetahui secara lengkap terkait pengertian NLP, sejarah perkembangannya, manfaat, cara kerja, algoritma, dan contoh NLP berikut ini.
Apa Itu NLP?
Natural Language Processing atau disingkat NLP adalah bentuk kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan manusia berinteraksi dengan komputer menggunakan percakapan.
Ini membutuhkan komputer untuk mengenali apa yang dikatakan, dan pada gilirannya, komputer dapat memproses perintah dan menjawab kembali orang tersebut.
NLP sangat memungkinkan algoritma melakukan proses terhadap bahasa manusia dalam bentuk teks maupun suara guna memahami maknanya.
Meskipun banyak perbaikan telah dilakukan pada Natural Language Processing (NLP), ternyata itu masih belum sempurna.
Misalnya, alat ini kesulitan mendeteksi nuansa percakapan seperti sarkasme. Selain itu, kebiasaan berbicara seperti menggunakan bahasa gaul, menggumam, atau gagap dapat memicunya.
Teknik NLP
Natural Language Processing (NLP) menggunakan dua teknik utama untuk memproses ucapan.
1. Analisis Sintaksis
NLP menggunakan aturan untuk susunan dan struktur kata dalam sebuah kalimat. Penggunaan analisis ini bertujuan untuk mensejajarkan bahasa natural dengan tata bahasa. Terdapat beberapa langkah pada teknik ini yaitu stemming, lemmatization, tokenization dan parsing.
2. Analisis Semantik
Selanjutnya, NLP melengkapinya dengan analisis semantik, yang mencoba menyaring arti kata dan setelahnya akan menerjemahkannya ke dalam format yang dapat digunakan komputer menggunakan algoritma. Terdapat beberapa teknik dalam analisis semantik, seperti Named Entityty Recognition (NER)
Sejarah NLP
Pada tahun 1906 hingga 1911, Profesor Saussure menawarkan tiga mata kuliah di Universitas Jenewa, di mana ia mengembangkan pendekatan yang menggambarkan bahasa sebagai “sistem.”
Di dalam bahasa, suara mewakili sebuah konsep – sebuah konsep yang mengubah makna seiring dengan perubahan konteks.
Saussure meninggal pada tahun 1913, tetapi dua rekannya, Albert Sechehaye dan Charles Bally, menyadari pentingnya konsep dan bertanya-tanya bagaimana caranya agar penemuannya tidak hilang selamanya).
Keduanya mengambil langkah yang tidak biasa dalam mengumpulkan “catatannya untuk sebuah manuskrip”, dan catatan siswanya dari kursus.
Dari sini, mereka menulis Kursus Linguistik Umum, diterbitkan pada tahun 1916. Buku itu meletakkan dasar untuk apa yang kemudian disebut pendekatan strukturalis, dimulai dengan linguistik, dan kemudian berkembang ke bidang lain, termasuk komputer.
Pada tahun 1950, Alan Turing menulis makalah yang menjelaskan tes untuk mesin “berpikir”. Dia menyatakan bahwa jika mesin dapat menjadi bagian dari percakapan melalui penggunaan teleprinter, dan meniru manusia sehingga tidak ada perbedaan yang mencolok, maka mesin tersebut dapat dianggap mampu berpikir.
Tak lama setelah itu, pada tahun 1952, model Hodgkin-Huxleymenunjukkan bagaimana otak menggunakan neuron dalam membentuk jaringan listrik.
Peristiwa ini membantu menginspirasi ide Artificial Intelligence (AI), Natural Language Processing (NLP), dan evolusi komputer.
Manfaat NLP
Salah satu alasan utama Natural Language Processing sangat penting dalam kehidupan sehari-hari adalah karena dapat digunakan untuk menganalisis data teks dalam jumlah besar, seperti komentar media sosial, tiket dukungan pelanggan, ulasan online, laporan berita, dan banyak lagi.
Semua data bisnis ini berisi banyak wawasan berharga, dan NLP dapat dengan cepat membantu bisnis menemukan apa itu wawasan itu.
Selain itu, NLP juga dapat menggerakkan komputer untuk melakukan penerjemahan suatu teks dari satu bahasa ke bahasa lainnya.
Lebih lanjut, NLP juga dapat menanggapi perintah lisan maupun meringkas suatu teks yang jumlahnya besar dengan cepat.
Ini dilakukan dengan membantu mesin memahami bahasa manusia dengan cara yang lebih cepat, lebih akurat, dan lebih konsisten daripada agen manusia.
Alat NLP memproses data secara real-time, 24/7, dan menerapkan kriteria yang sama untuk semua data, sehingga Anda dapat memastikan hasil yang diterima akurat – dan tidak penuh dengan inkonsistensi.
Setelah alat NLP dapat memahami tentang isi teks, dan bahkan mengukur hal-hal seperti sentimen, bisnis dapat mulai memprioritaskan dan mengatur data mereka dengan cara yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Cara Kerja NLP
Dalam natural language processing, bahasa manusia dipisahkan menjadi fragmen-fragmen sehingga struktur gramatikal kalimat dan makna kata dapat dianalisis dan dipahami dalam konteksnya.
Ini membantu komputer membaca dan memahami teks lisan atau tertulis dengan cara yang sama seperti manusia.
Berikut adalah beberapa tugas pra-pemrosesan NLP mendasar yang perlu dilakukan oleh para ilmuwan data sebelum alat NLP dapat memahami bahasa manusia:
- Tokenization: memecah teks menjadi unit semantik yang lebih kecil atau klausa tunggal
- Part-of-speech-tagging : menandai kata sebagai kata benda, kata kerja, kata sifat, kata keterangan, kata ganti, dll
- Stemming dan lemmatization: menstandardisasi kata-kata dengan mereduksinya ke bentuk akarnya
- Stop word removal : menyaring kata-kata umum yang menambahkan sedikit atau tidak ada informasi unik, misalnya, preposisi dan artikel (at, to, a, the).
Hanya dengan begitu alat NLP dapat mengubah teks menjadi sesuatu yang dapat dipahami oleh mesin. Langkah selanjutnya adalah membangun algoritma NLP.
Mengenal Algoritma NLP
Setelah data Anda diproses sebelumnya, saatnya untuk melanjutkan ke langkah berikutnya: membangun algoritme NLP, dan melatihnya, sehingga dapat menafsirkan Natural Languange dan melakukan tugas tertentu.
Ada dua algoritma utama yang dapat Anda gunakan untuk menyelesaikan masalah NLP:
1. Pendekatan Berbasis Aturan
Sistem berbasis aturan mengandalkan aturan tata bahasa buatan tangan yang perlu dibuat oleh para ahli linguistik, atau insinyur pengetahuan. Ini adalah pendekatan paling awal untuk menyusun algoritma NLP, dan masih digunakan sampai sekarang.
2. Algoritma Pembelajaran Mesin
Model pembelajaran mesin, di sisi lain, didasarkan pada metode statistik dan belajar melakukan tugas setelah diberi contoh (data pelatihan).
Keuntungan terbesar dari algoritma pembelajaran mesin adalah kemampuannya untuk belajar sendiri. Anda tidak perlu menentukan aturan manual.
Sebagai gantinya, mesin belajar dari data sebelumnya untuk membuat prediksi sendiri, memungkinkan lebih banyak fleksibilitas.
Algoritma pembelajaran mesin diberi data pelatihan dan keluaran yang diharapkan (tag) untuk melatih mesin untuk membuat asosiasi antara masukan tertentu dan keluaran yang sesuai.
Mesin kemudian menggunakan metode analisis statistik untuk membangun “bank pengetahuan” mereka sendiri dan membedakan fitur mana yang paling mewakili teks, sebelum membuat prediksi untuk data yang tidak terlihat (teks baru)
Contoh-Contoh NLP
Natural Language Processing memungkinkan Anda melakukan berbagai tugas, mulai dari mengklasifikasikan teks dan mengekstrak bagian data yang relevan, hingga menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dan meringkas konten yang panjang.
1. Klasifikasi Teks
Klasifikasi teks adalah salah satu tugas NLP paling dasar dan terdiri dari menetapkan kategori (tag) ke teks, berdasarkan isinya.
Model klasifikasi dapat melayani tujuan yang berbeda, misalnya:
a. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses menganalisis emosi dalam sebuah teks dan mengklasifikasikannya sebagai positif, negatif, atau netral.
Dengan menjalankan analisis sentimen pada posting media sosial, ulasan produk, survei NPS, dan umpan balik pelanggan, bisnis dapat memperoleh wawasan berharga tentang bagaimana pelanggan memandang merek mereka. Ambil ulasan pelanggan dan produk Zoom ini.
Dilengkapi dengan natural language processing, pengklasifikasi sentimen dapat memahami nuansa setiap opini dan secara otomatis menandai ulasan pertama sebagai ‘Negatif’ dan ulasan kedua sebagai ‘Positif’.
Bayangkan ada lonjakan komentar negatif tentang merek Anda di media sosial; alat analisis sentimen akan dapat mendeteksi ini dengan segera, sehingga Anda dapat mengambil tindakan sebelum masalah yang lebih besar muncul.
b. Klasifikasi Topik
Klasifikasi topik terdiri dari mengidentifikasi tema atau topik utama dalam teks dan menetapkan tag yang telah ditentukan.
Untuk melatih pengklasifikasi topik, Anda harus terbiasa dengan data yang Anda analisis, sehingga Anda dapat menentukan kategori yang relevan.
Misalnya, Anda mungkin bekerja untuk perusahaan perangkat lunak, dan menerima banyak tiket dukungan pelanggan yang menyebutkan masalah teknis, kegunaan, dan permintaan fitur. Dalam hal ini, Anda dapat menentukan tag Anda sebagai Bug, Permintaan Fitur, dan UX/IX .
c. Deteksi Niat
Deteksi niat terdiri dari mengidentifikasi maksud, tujuan, atau maksud di balik sebuah teks. Ini adalah cara terbaik untuk menyortir tanggapan email penjualan keluar.
2. Ekstraksi Teks
Contoh lain dari NLP adalah ekstraksi teks, yang terdiri dari menarik keluar potongan data tertentu yang sudah ada dalam teks.
Ini adalah cara sempurna untuk meringkas teks secara otomatis atau menemukan informasi penting. Contoh paling umum dari model ekstraksi adalah:
a. Ekstraksi Kata Kunci
Ekstraksi kata kunci secara otomatis mengekstrak kata dan ekspresi terpenting dalam teks. Ini dapat memberi Anda semacam pratinjau konten dan topik utamanya, tanpa perlu membaca setiap bagian.
b. Named Entity Recongnition (NER)
Named Entity Recognition (NER) memungkinkan Anda mengekstrak nama orang, perusahaan, tempat, dll. dari data Anda.
3. Mesin Penerjemah
Ini adalah salah satu masalah pertama yang ditangani oleh peneliti NLP. Alat terjemahan online (seperti Google Terjemahan) menggunakan teknik natural language processing yang berbeda untuk mencapai tingkat akurasi manusia dalam menerjemahkan ucapan dan teks ke bahasa yang berbeda.
4. Pemodelan Topik
Pemodelan topik mirip dengan klasifikasi topik. Contoh natural language processing yang satu ini membantu untuk menemukan topik yang relevan dalam sebuah teks dengan mengelompokkan teks dengan kata dan ekspresi yang serupa.
Karena Anda tidak perlu membuat daftar tag yang telah ditentukan sebelumnya atau menandai data apa pun, ini adalah opsi yang baik untuk analisis eksplorasi saat belum terbiasa dengan data Anda.
5. Natural Language Generation (NLG)
Natural Language Generation, singkatnya NLG, adalah tugas Natural Language Processing yang terdiri dari menganalisis data tidak terstruktur dan menggunakannya sebagai input untuk membuat konten secara otomatis. Ini dapat digunakan untuk menghasilkan jawaban otomatis, serta menulis email dan bahkan buku.
Pengaruh NLP dalam SEO
Natural Language Processing atau NLP merupakan inovasi yang memungkinkan mesin untuk memahami dan memproses bahasa dengan cara serupa seperti manusia.
Kemampuannya tidak terbatas pada pengenalan kata saja, tetapi NLP juga mampu meresapi makna dari keseluruhan kalimat.
Dengan kehadiran NLP, situs yang memiliki sejumlah data yang tidak terstruktur dapat mengolah informasi dengan lebih efisien.
Proses analisis dan peningkatan dari perspektif SEO juga dapat dilakukan secara praktis, karena algoritmanya telah dikembangkan dengan memperhitungkan metode pembelajaran mesin yang mendalam.
Selain itu, terdapat inovasi algoritma baru yang bernama BERT atau Bidirectional Encoder Representations from Transformers. BERT memiliki dampak pada peringkat organik dan cuplikan unggulan
Agar dapat membantu BERT mengarahkan pencarian ke situs web Anda, konten yang disajikan harus relevan dan mampu menanggapi pertanyaan atau pencarian dari pengguna internet.
Dengan menyajikan konten yang sesuai, Google BERT akan lebih mudah mengidentifikasi situs web Anda dan menampilkan hasilnya di halaman pencarian.
Oleh karena itu, Anda perlu membuat konten yang relevan dengan bisnis serta website yang dimiliki agar website dapat muncul di halaman pencarian.
