Apakah kamu sering mendengar istilah NLP? Apa itu NLP? NLP merupakan singkatan dari natural language process. Natural language processing adalah cabang kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang fokusnya pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia yang alami.

NLP memungkinkan komputer untuk memahami, menginterpretasi, dan merespons teks atau ucapan manusia dengan cara yang lebih bermakna dibanding tahun-tahun ke belakang.

Sejarah Singkat Natural Language Processing

Perkembangan NLP terbilang cepat dalam beberapa tahun terakhir, dimulai sejak tahun 2018. Namun di tahun 2021 hingga 2022, penerapan NLP semakin merata di berbagai industri. Baik itu pelayanan pelanggan, analisis sentimen, pemrosesan bahasa alami berbasis domain khusus, dan lainnya.

Keberlanjutan riset dan pengembangan yang baru membuat NLP menjadi salah satu fokus utama dalam kecerdasan buatan. Meski mulai booming beberapa tahun terakhir, tahukah kamu bahwa NLP sudah ada sejak lama?

Jika menelurusi kapan pertama kali Natural Language Processing ada, kamu dapat kembali ke tahun 1950-an. Ya, waktu di mana para peneliti pertama kali mencoba menggabungkan ilmu linguistik dengan pemrograman komputer.

Salah satu pencapaian awal mereka ada di tahun 1954, di mana tercipta mesin penerjemah terjemahan mesin yang disebut “Georgetown-IBM Experiment”. Di tahun yang sama, Alan Turing mengajukan pertanyaan dalam artikelnya yang terkenal, “Computing Machinery and Intelligence.”

natural processing language adalah bahasa untuk berkomunikasi dengan komputer secara alami

Pertanyaan tersebut membuka jalan bagi penelitian tentang komputer yang bisa “berpikir” atau “berkomunikasi” dengan manusia melalui bahasa alami. Selama beberapa dekade berikutnya, perkembangan NLP berlangsung secara perlahan karena kompleksitas yang ada pada bahasa manusia.

Namun, di era 1980-an hingga 1990-an, terjadi peningkatan signifikan dalam penggunaan teknik-teknik pemrosesan bahasa alami, terutama dengan munculnya pendekatan berbasis statistik.

Seiring keberadaan internet dan ledakan data teks, minat terhadap NLP semakin meningkat di abad ke-21. Pencapaian besar termasuk penggunaan model berbasis pembelajaran mesin, seperti Word Embeddings dan Transformer yang mengarah pada perkembangan baru dalam pemahaman dan generasi bahasa manusia.

Sejak saat itu, NLP terus berkembang dengan cepat, didorong oleh kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami. Model seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer) yang dikembangkan oleh OpenAI adalah contoh terbaru dari kemajuan besar dalam NLP.

Jenis NLP yang Tersedia Saat Ini

Berikut beberapa jenis NLP yang ada saat ini:

  • Pemahaman Bahasa Alami (Natural Language Understanding – NLU) yang berfokus pada pemahaman makna dari teks, identifikasi entitas nama, relasi antar kata, dan aspek semantik lainnya.
  • Generasi Bahasa Alami (Natural Language Generation – NLG) yang melibatkam pembuatan teks atau ucapan manusia secara otomatis. Entah itu untuk kepentingan merespons permintaan, ataupun menghasilkan konten baru.
  • Penerjemahan Mesin (Machine Translation) yang berfungsi menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain secara otomatis melalui pemanfaatan model NLP.
  • Analisis Sentimen (Sentiment Analysis) yang bisa menilai sentimen atau perasaan yang terkandung dalam teks. Bisa perasaan positif, negatif, atau netral.
  • Pengenalan Entitas Nama (Named Entity Recognition – NER) di mana NLP akan mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas mulai dari orang, tempat, atau organisasi dalam bentuk teks.
  • Pemrosesan Wicara (Speech Processing): Melibatkan pemahaman dan pengolahan teks yang diucapkan atau disampaikan dalam bentuk wicara.
  • Pemrosesan Bahasa Alami Berbasis Tugas (Task-Specific Natural Language Processing): Fokus pada tugas-tugas khusus, seperti tanya jawab, ringkasan teks, atau pencarian informasi.
  • Pembelajaran Mesin untuk NLP (Machine Learning for NLP): Menerapkan teknik pembelajaran mesin, seperti klasifikasi atau regresi, untuk pemrosesan bahasa alami.
  • Pemodelan Bahasa (Language Modeling): Membangun model statistik atau probabilistik untuk merangkum dan memahami struktur bahasa.

Jenis, manfaat dan cara kerja Natural language processing

Manfaat NLP dalam Kehidupan Manusia

  • Sebagai penerjemahan otomatis yang memungkinkan sistem untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lainnya secara otomatis. Ini akan mempermudah kita untuk berkomunikasi lintas bahasa.
  • Menjadi Asisten Virtual seperti Siri atau Google Assistant, sehingga memiliki kemampuan untuk berinteraksi menggunakan bahasa alami.
  • Menganalisis sentimen dari ulasan, komentar, atau teks lainnya sehingga membantu bisnis untuk memahami cara pandang konsumen.
  • Memudahkan dalam mencari informasi karena memiliki kemampuan dalam memahami dan merespons pertanyaan pengguna, memperbaiki hasil pencarian dan memilih relevansi informasi.
  • Bisa merangkum teks panjang secara otomatis yang mana membantu pengguna untuk mendapatkan inti dari informasi yang didapatkan.
  • Mendukung berbagai tugas, seperti pengenalan entitas nama, klasifikasi teks, atau ekstraksi informasi, untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi proses bisnis.

Cara Kerja Natural Language Processing

Cara kerja Natural Language Processing (NLP) melibatkan serangkaian tahapan kompleks untuk memahami dan memproses bahasa manusia. Berikut adalah penjelasan lebih detailnya.

1. Tokenisasi

Tokenisasi adalah unit yang lebih kecil atau dikenal sebagai token. Token bisa berupa kata, frasa, atau karakter, tergantung pada tingkat granularitas yang diinginkan. Contoh: “Saya suka belajar NLP” dapat dibagi menjadi token seperti [“Saya”, “suka”, “belajar”, “NLP”].

2. Pemrosesan Morfologi

Pemrosesan morfologi merupakan analisis struktur kata untuk memahami asal usul kata tersebut terbentuk, termasuk akar kata, imbuhan, dan bentuk lainnya. Contohnya untuk kata “berlari”, pemrosesan morfologi akan mengidentifikasi akar kata “lari”.

3. Analisis Sintaksis

Analisis sintaksis berfungsi saat menganalisis struktur gramatikal kalimat untuk memahami hubungan sintaksis antar kata. Contoh pada kalimat “Anak itu sedang membaca buku”, analisis sintaksis akan menentukan bahwa “Anak” adalah subjek, “sedang membaca” adalah predikat, dan “buku” merupakan objek.

4. Semantik

Artinya menafsirkan makna kata dan kalimat dalam konteks tertentu, sehingga bisa memahami makna sebenarnya dari suatu pernyataan. Contoh dalam kalimat “Dia membeli apel”, semantik membantu memahami bahwa subjek (Dia) melakukan tindakan (membeli) terhadap objek (apel).

5. Disambiguasi Semantik

Pada bagian ini, NLP bisa mengatasi ambiguitas dalam makna kata atau frasa untuk memastikan pemahaman yang akurat. Contohnya “Bank itu dekat sungai”, disambiguasi semantik membantu memahami bahwa “bank” merujuk pada tempat penyimpanan uang, bukan tepi sungai.

6. Ekstraksi Informasi

Bagian ini akan mengidentifikasi dan mengekstrak informasi yang relevan dari teks. Contohnya dalam teks berita, ekstraksi informasi dapat melibatkan mengidentifikasi entitas nama, tanggal, atau fakta penting lainnya.

7. Pemodelan Bahasa

Pemodelan bahasa akan membangun model statistik atau pembelajaran mesin untuk merangkum dan memahami struktur bahasa. Contoh model seperti Transformer digunakan untuk memahami hubungan antar kata dan menghasilkan representasi semantik yang kaya.

Keseluruhan, cara kerja NLP memerlukan kombinasi kecerdasan buatan, linguistik, dan pengolahan data untuk mencapai pemahaman yang semakin mendalam terhadap bahasa manusia.

Natural Language Processing (NLP) dapat memiliki beberapa hubungan dengan cryptocurrency, terutama dalam konteks analisis dan pemahaman informasi terkait pasar dan tren cryptocurrency.

Dengan menerapkan teknologi NLP dalam konteks cryptocurrency, pengguna dapat memperoleh wawasan lebih dalam dan real-time terhadap dinamika pasar, mendukung pengambilan keputusan investasi, dan meningkatkan pengalaman pengguna di platform keuangan digital.

Untuk kamu yang ingin berinvestasi crypto secara mudah, download PINTU sekarang! PT Pintu Kemana Saja dengan brand PINTU merupakan platform jual beli dan investasi aset crypto di Indonesia. Aplikasi PINTU berfokus pada tampilan aplikasi yang intuitif, mudah digunakan, dengan konten edukasi in-app, terutama bagi investor crypto baru dan kasual.

Jangan lupa juga untuk mengikuti berita cryptocurrency hari ini di aplikasi PINTU!