- Memahami dan menganalisis makna dari teks yang kompleks, dengan melibatkan pemecahan masalah, seperti analisis sintaksis untuk memahami struktur kalimat, identifikasi entitas yang relevan dalam teks, dan pemrosesan semantik untuk menafsirkan arti dari kata-kata dan kalimat.
- Menyaring informasi dari teks yang besar, yang sangat bermanfaat dalam mengatasi volume data yang besar.
- Mengolah bahasa alami otomatis, agar sistem komputer dapat menghasilkan teks yang alami dan merespons permintaan pengguna.
- Mengenal emosi dan analisis sentimen, yang memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi dan memahami ekspresi emosi manusia dalam teks.
Memahami NLP Dalam Pengembangan Teknologi AI
Jakarta, FORTUNE – Bagaimanapun juga, pengembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) membutuhkan peran manusia. Dalam prosesnya, teknologi AI yang menggunakan bahasa pemrograman harus memahami bahasa manusia, melalui Natural Language Processing (NLP).
Mengutip Textmetrics, NLP biasanya digunakan untuk mengukur sentimen dan menentukan bagian mana saja yang penting dari bahasa manusia. Dengan menggunakan teknik-teknik, seperti pemrosesan bahasa alami, pemodelan bahasa, dan analisis sentimen, NLP memungkinkan komputer untuk berinteraksi dengan manusia melalui bahasa yang lebih alami.
Istilah NLP mungkin terdengar asing di telinga masyarakat umum, namun sebenarnya hal ini seringkali ditemui saat Anda menggunakan berbagai platform yang memanfaatkan teknologi AI. Contohnya, pada saat menerjemahkan bahasa di Google translate; chatbot ataupun Interactive Voice Response (IVR) untuk menanggapi permintaan pengguna sebuah aplikasi; atau asisten virtual personal, seperti Siri maupun Alexa.
Berikut ini ulasan lebih lanjut tentang seluk beluk NLP dalam teknologi AI.
Tujuan
Melansir Dataiku.com, tujuan utama penggunaan NLP dalam teknologi AI adalah membuat program memahami bahasa manusia dan menjadi lebih cerdas untuk membantu berbagai tugas. Berikut beberapa hal tujuan dari NLP pada sebuah teknologi AI :
Pendekatan
Menurut Glints, ada berbagai pendekatan yang digunakan supaya komputer dapat memahami bahasa manusia, yakni:
- Pendekatan simbolik
Berdasarkan pada aturan dan leksikon yang dikembangkan manusia. Sistem menerima aturan bicara dalam bahasa tertentu yang diwujudkan dan direkam oleh pakar linguistik untuk diikuti. - Pendekatan statistik
Berdasar pada contoh fenomena linguistik yang dapat diamati, berulang, lalu sistem menganalisisnya secara sistematis. Setelah mengidentifikasi tren dalam sampel teks yang besar, sistem komputer dapat mengembangkan aturan linguistiknya sendiri yang akan digunakan untuk menganalisis input bahasa yang digunakan. - Pendekatan koneksi
Menggabungkan pendekatan simbolik dan pendekatan statistik. Biasanya dimulai dengan menggunakan aturan bahasa secara umum dan menyesuaikannya dengan aplikasi spesifik dari input yang berasal dari pendekatan statistik.
Teknik
Menurut situs web Becoming Human, NLP menggunakan dua teknik dalam menyelesaikan tugasnya, yaitu:
- Syntax
Teknik ini mengacu pada susunan kata dalam sebuah kalimat yang membuat kalimat tersebut masuk akal secara tata bahasa. NLP menggunakan analisis syntax untuk menerapkan aturan tata bahasa pada kumpulan kata yang ditemukannya. - Semantics
Teknik ini mengacu pada makna yang disampaikan oleh sebuah teks. Dalam NLP, teknik paling sulit dianalisis, apalagi melibatkan penerapan algoritma komputer untuk memahami arti dan interpretasi kata-kata dan bagaimana kalimat disusun.
Tingkatan
NLP menginterpretasikan bahasa yang diterjemahkan ke dalam sistem teknologi AI dengan melewati enam tingkatan, yakni:
- Morphological level
Morfem adalah unit makna terkecil dari sebuah kata. Level ini berkaitan dengan morfem dalam perannya sebagai bagian yang menyusun kata. - Lexical level
Sistem akan fokus pada bagaimana bagian-bagian kata (morfem) bergabung untuk membuat kata-kata. Kemudian, sistem akan mengidentifikasi perbedaan-perbedaan untuk menemukan arti dari setiap kata. - Syntactic level
Level ini berfokus pada teks di level kalimat. Tahap ini berkisar pada gagasan bahwa dalam kebanyakan bahasa, arti kalimat bergantung pada urutan kata dan tata bahasanya. - Semantic level
Sistem berfokus pada bagaimana konteks kata dalam kalimat membantu menentukan arti kata pada tingkat individu. - Discourse level
Level ini berfokus pada bagaimana kalimat berhubungan satu sama lain dalam satu teks. Sistem akan mengidentifikasi urutan dan pengaturan kalimat yang dapat mempengaruhi arti kalimat. - Pragmatic level
Berfokus pada makna kata atau kalimat pada kesadaran situasional dan pengetahuan dunia. Pada dasarnya, sistem akan mengidentifikasi apa arti yang paling mungkin dan paling masuk akal dari teks tersebut.
Demikianlah ulasan tentang NLP yang menjadi bagian dari pengembangan teknologi AI, sehingga bisa membantu pekerjaan manusia.
