Natural Language Processing (NLP): Pengertian, Metode, dan Manfaatnya

Bidang studi yang berfokus pada interaksi antara bahasa manusia dan komputer disebut Natural Language Processing, atau disingkat NLP. Teknologi ini merupakan irisan dari ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan linguistik komputasi.

Di artikel ini kita akan membahas lebih rinci mengenai Natural Language Processing (NLP). Simak, ya!

Daftar Isi

Pengertian Natural Language Processing (NLP)

Natural language processing (NLP) merupakan kemampuan program komputer untuk menganalisis, memahami, dan memperoleh makna dari bahasa manusia dengan cara yang cerdas dan bermanfaat, baik bahasa lisan maupun tulisan.

Natural Language Processing (NLP): Pengertian, Metode, dan Manfaatnya

Dengan kata lain, NLP adalah teknologi canggih untuk memahami bahasa alami (natural language). Teknologi ini adalah komponen dari bidang kecerdasan buatan (AI).

Dengan memanfaatkan NLP, developer dapat mengatur dan menyusun pengetahuan untuk melakukan tugas-tugas seperti peringkasan dokumen/teks otomatis, menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, analisis sentimen, named entity recognition, relationship extraction, dan speech recognition.

Cara Kerja Natural Language Processing (NLP)

NLP memungkinkan komputer untuk memahami bahasa alami seperti yang dilakukan manusia. NLP menggunakan kecerdasan buatan untuk mengambil input, memprosesnya, dan memahaminya dengan cara yang dapat dipahami komputer.

Sama seperti manusia yang memiliki sensor yang berbeda -- seperti telinga untuk mendengar dan mata untuk melihat -- komputer memiliki program untuk membaca teks dan mikrofon untuk mengumpulkan audio.

Dan seperti halnya manusia yang memiliki otak untuk memproses input tersebut, komputer memiliki program untuk memproses inputnya masing-masing. Pada titik tertentu dalam pemrosesan, input diubah menjadi kode yang dapat dipahami oleh komputer.

Setidaknya ada dua fase utama pada NLP, yakni data preprocessing dan pengembangan algoritma.

Data preprocessing melibatkan persiapan dan pembersihan data teks agar dapat dianalisis oleh komputer. Preprocessing menjadikan data dalam bentuk yang bisa diterapkan dan mengambil fitur dalam teks yang dapat dikerjakan oleh suatu algoritma.

Adapun teknik yang bisa diterapkan pada tahap preprocessing, antara lain:

Tokenization: Proses memecah teks menjadi token kata yang lebih kecil untuk dikerjakan oleh sistem.
Stopword removal: Proses penghapusan kata-kata umum dari teks sehingga yang tersisa adalah kata-kata unik yang menawarkan informasi penting.
Lemmatization dan stemming: Proses mereduksi token kata ke bentuk dasarnya. Umumnya proses ini berguna untuk menghilangkan imbuhan pada sebuah kata sehingga yang didapat merupakan kata dasar.
Part-of-speech tagging: Proses menandai kata-kata berdasarkan bagian ucapannya -- seperti kata benda, kata kerja, dan kata sifat.

Setelah melewati fase preprocessing, algoritma dikembangkan untuk memproses data pada tahap berikutnya. Ada banyak algoritma NLP yang bisa dipakai, namun terdapat dua jenis algoritma utama, yakni:

Algoritma berbasis aturan
Sistem ini menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan cermat. Pendekatan ini digunakan pada awal pengembangan NLP dan masih digunakan sampai sekarang.
Algoritma berbasis machine learning
Algoritma machine learning menggunakan metode statistik dan dapat belajar melakukan tugas berdasarkan data training yang diberikan. Selain itu, dapat menyesuaikan metodenya saat semakin banyak data yang diproses. Menggunakan kombinasi machine learning, deep learning, dan neural network, algoritma NLP dapat mengasah aturan secara mandiri melalui pemrosesan dan pembelajaran berulang.

Metode Natural Language Processing

Analisis sintaksis dan semantik adalah dua teknik utama yang digunakan pada pemrosesan bahasa alami (NLP).

1. Analisis Sintaksis

Sintaksis adalah susunan kata-kata dalam sebuah kalimat untuk membuat arti gramatikal. NLP menggunakan sintaks untuk menilai makna dari bahasa berdasarkan aturan tata bahasa. Teknik sintaksis meliputi: parsing, word segmentation, sentence breaking, morphological segmentation, dan stemming.

Parsing

Parsing adalah analisis gramatikal dari sebuah kalimat. Contoh: Algoritma NLP diberi kalimat, "Ayam berkokok". Parsing melakukan pemecahan kalimat ini menjadi beberapa part-of-speech -- yaitu, ayam = kata benda, berkokok = kata kerja. Analisis ini berguna untuk tugas pemrosesan downstream yang lebih kompleks.

Word segmentation

Metode word segmentation adalah tindakan mengambil string teks dan menurunkan bentuk kata darinya. Contoh: Seseorang memindai dokumen tulisan tangan ke dalam komputer. Algoritma akan dapat menganalisis halaman dan mengenali bahwa kata-kata dibagi dengan spasi putih.

Sentence breaking

Metode sentence breaking adalah menempatkan batas kalimat dalam teks. Contoh: Algoritma NLP memasukkan teks "Ayam berkokok. Saya bangun.", algoritma dapat mengenali tanda titik yang memecah teks menjadi beberapa kalimat.

Morphological segmentation

Metode ini membagi kata-kata menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang disebut morfem. Contoh: Kata 'ketidakpastian' akan dipecah menjadi [[ke][[tidak][pasti]][an]], di mana algoritma mengenali "ke" "tidak" "pasti" dan "an" sebagai morfem. Hal ini sangat berguna dalam aplikasi terjemahan mesin dan pengenalan ucapan.

Stemming

Metode ini membagi kata-kata yang mengandung imbuhan di dalamnya menjadi kata dasar. Contoh: Dalam kalimat, "Ayam berkokok", algoritma akan dapat mengenali akar kata "berkokok" adalah "kokok".

Hal ini akan berguna jika pengguna menganalisis teks untuk semua contoh kata kokok, serta semua konjugasinya. Algoritma dapat melihat bahwa variasi tersebut pada dasarnya adalah kata yang sama meskipun hurufnya berbeda karena adanya imbuhan.

2. Analisis Semantik

Analisis semantik melibatkan fungsi dan makna di balik sebuah kata pada kalimat. Natural language processing (NLP) menerapkan algoritma untuk memahami makna dan struktur kalimat. Teknik analisis semantik meliputi: Word sense disambiguation, Named entity recognition, dan Natural language generation.

Word sense disambiguation

Metode ini menerjemahkan arti kata berdasarkan konteks. Contoh: "Bisa ular dapat berakibat fatal bagi korban jika tidak ditangani dengan tepat". Pada kalimat tersebut, kata 'bisa' memiliki arti racun.

Named entity recognition

Metode ini menentukan kata-kata yang dapat dikategorikan ke dalam kelompok kata. Algoritma yang menggunakan metode ini dapat menganalisis artikel berita dan mengidentifikasi semua penyebutan perusahaan atau produk tertentu. Analisis semantik jenis ini dapat membedakan antara entitas yang secara visual sama.

Natural language generation

Natural Language Generation adalah proses menghasilkan frasa dan kalimat yang bermakna dalam bentuk bahasa alami. Natural Language Generation menggunakan database untuk menentukan semantik di balik kata-kata dan menghasilkan teks baru

Pada intinya, NLG secara otomatis menghasilkan narasi yang menggambarkan, meringkas atau menjelaskan input data terstruktur layaknya manusia dengan kecepatan ribuan halaman per detik. NLG dapat secara otomatis menghasilkan artikel berita atau tweet berdasarkan body teks tertentu.

Fungsi dan Kegunaan Natural Language Processing

Beberapa fungsi dan kegunaan NLP adalah:

Kategorisasi konten: Ringkasan dokumen berbasis linguistik, termasuk pencarian dan pengindeksan, peringatan konten dan deteksi duplikasi.
Penemuan topik dan pemodelan: Menangkap makna dan tema secara akurat dalam kumpulan teks, dan terapkan analisis lanjutan pada teks, seperti pengoptimalan dan perkiraan.
Analisis Korpus: Memahami struktur korpus dan dokumen melalui statistik keluaran untuk tugas-tugas seperti pengambilan sampel secara efektif, menyiapkan data sebagai masukan untuk model lebih lanjut dan menyusun strategi pendekatan pemodelan.
Ekstraksi kontekstual: Secara otomatis menarik informasi terstruktur dari sumber berbasis teks.
Analisis sentimen: Mengidentifikasi suasana hati atau opini subjektif dalam teks, termasuk sentimen rata-rata dan penggalian opini.
Konversi text-to-speech dan speech-to-text: Mengubah perintah suara menjadi teks tertulis, dan sebaliknya.
Sistem peringkasan dokumen: Secara otomatis menghasilkan sinopsis teks dalam jumlah besar dan mendeteksi bahasa yang diwakili dalam korpora (dokumen) multibahasa.
Mesin penerjemah: Terjemahan otomatis teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain.

Manfaat Natural Language Processing

Manfaat utama NLP adalah meningkatkan cara manusia dan komputer berkomunikasi satu sama lain. Cara paling langsung untuk memanipulasi komputer adalah melalui kode -- bahasa komputer. Dengan memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia, berinteraksi dengan komputer menjadi jauh lebih intuitif bagi manusia.

Manfaat lainnya adalah sebagai berikut:

peningkatan akurasi dan efisiensi dokumentasi;
kemampuan untuk secara otomatis membuat ringkasan yang dapat dibaca dari teks asli yang lebih besar dan lebih kompleks;
berguna untuk asisten pribadi seperti Alexa, dengan memungkinkannya memahami kata yang diucapkan;
memungkinkan organisasi menggunakan chatbot untuk dukungan pelanggan;
lebih mudah untuk melakukan analisis sentimen; dan
memberikan wawasan lanjutan dari analitik yang sebelumnya tidak dapat dijangkau karena volume data.

Penutup

Demikianlah penjelasan singkat mengenai Natural Language Processing (NLP). Semoga informasi yang dipaparkan bermanfaat dan membantu Anda memahami lebih rinci mengenai Natural Language Processing, dari pengertian, metode, dan manfaatnya.

Jika Anda tertarik dengan artikel serupa, Anda dapat mengunjungi rubrik Kecerdasan Buatan, atau membaca artikel lainnya tentang 'Sistem Pakar'.

Salam!

Referensi:

Trivusi