Berkomunikasi dengan perangkat lunak saat ini sedang menjadi tren di kalangan semua orang. Dari pelajar hingga para pekerja, chatbot, virtual asisten, notulensi online, penerjemahan dan masih banyak lagi yang menjadi bagian tidak terpisahkan dari hidup manusia saat ini. Kemampuan teknologi dalam memahami dan menanggapi bahasa manusia semakin berinovatif dan akan terus berkembang.
Semua ini dapat terjadi karena peran dari NLP (Natural Language Processing), yaitu komponen dari AI yang memiliki kemampuan untuk memahami bahasa manusia baik itu secara lisan maupun tulisan. NLP bekerja berdasarkan bagaimana manusia menggunakan bahasa (belajar dari pengalaman), berupa memahami, menafsirkan, dan merespon bahasa manusia.
Cara Natural Language Processing Bekerja
Penggunaan NLP telah berkembang sejak tahun 1950-an, dengan berbagai teknik yang memungkinkan komputer memahami bahasa alami manusia. Sama seperti manusia yang memiliki indera seperti telinga untuk mendengar dan mata untuk melihat, komputer juga dilengkapi dengan program untuk membaca teks dan mikrofon untuk mengumpulkan audio. Sebagaimana manusia memiliki otak sebagai CPU untuk memproses masukan tersebut, komputer pun memiliki program untuk memproses inputnya masing-masing.
Fase Pemrosesan NLP
Ada dua fase utama dalam pemrosesan bahasa alami: pra-pemrosesan data dan pengembangan algoritma.
Pra-pemrosesan data
Ini melibatkan persiapan dan pembersihan data teks sehingga mesin dapat menganalisisnya. Pra-pemrosesan ini mengubah data ke dalam bentuk yang bisa diterapkan dan menyoroti fitur-fitur dalam teks yang dapat digunakan oleh suatu algoritma. Beberapa metode yang digunakan dalam pra-pemrosesan data antara lain sebagai berikut:
- Tokenization : Beberapa teknik umum dalam pra-pemrosesan data termasuk text mining, yang mengambil sejumlah besar teks dan mengubahnya menjadi data terstruktur, serta tokenisasi, yang membagi teks menjadi unit-unit individual seperti tanda baca, kata, atau frasa. Selain itu, tokenisasi juga sering digunakan dalam transaksi pembayaran untuk melindungi data kartu kredit dengan mengganti informasi sensitif dengan informasi non-sensitif atau token.
- Stop Word Removal : Teknik yang menghapus kata-kata umum dalam teks yang tidak terlalu berguna dalam analisis, sehingga yang tersisa hanya kata-kata unik yang memberikan informasi paling relevan.
- Stemming dan Lemmatization : Bertujuan untuk mereduksi kata ke bentuk dasar, menyederhanakan proses pemahaman makna. Lematisasi secara khusus mengelompokkan versi kata yang berbeda, seperti mereduksi kata “berjalan” menjadi bentuk dasarnya “jalan”.
- Part-of-speech tagging : mengidentifikasi kata benda, kata kerja, kata sifat, dan bagian ucapan lainnya dalam sebuah kalimat dengan menandai kata berdasarkan bagian ucapannya yang sesuai, seperti kata benda, kata kerja, atau kata sifat.
Baca juga: Contoh Template Notulensi Rapat Lengkap Format dan Cara Membuatnya
Pengembangan algoritma
Pengembangan algoritma melibatkan penerapan algoritma NLP pada data yang telah diproses untuk mengekstrak informasi berharga dari teks. Berikut cakupan dari beberapa tugas utama NLP:
- Analisis sentimen menilai nada emosional (positif, negatif, atau netral) yang terdapat dalam teks.
- Pengenalan entitas bernama mengidentifikasi dan mengkategorikan entitas seperti individu, lokasi, tanggal, dan organisasi.
- Pemodelan topik mengelompokkan kata-kata serupa untuk mengungkap tema utama dalam dokumen atau teks.
- Terjemahan mesin menggunakan pembelajaran mesin untuk menerjemahkan teks secara otomatis antar bahasa.
- Pemodelan bahasa memprediksi urutan kata, bermanfaat untuk aplikasi seperti auto koreksi dan sistem ucapan ke teks.
Algoritma NLP dapat dikelompokkan menjadi dua jenis utama:
- Sistem berbasis aturan : Menggunakan aturan linguistik yang telah ditentukan sebelumnya untuk pemrosesan.
- Sistem berbasis pembelajaran mesin : Menggunakan metode statistik dan terus meningkatkan akurasi melalui pembelajaran mendalam dan jaringan saraf.
Manfaat Natural Language Processing
Berikut adalah beberapa manfaat dari pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP):
- Meningkatkan komunikasi antara manusia dan komputer, menjadikan interaksi lebih intuitif dengan kemampuan komputer untuk memahami bahasa manusia.
- Meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pembuatan dokumen.
- Memungkinkan penggunaan chatbot untuk dukungan pelanggan secara efektif.
- Menghasilkan ringkasan otomatis dari teks yang kompleks.
- Memfasilitasi analisis data terstruktur dan tidak terstruktur.
- Mendukung asisten pribadi seperti Alexa dalam memahami perintah lisan.
- Meningkatkan kemampuan dalam analisis sentimen.
- Memberikan wawasan yang lebih mendalam dari volume data besar yang sebelumnya sulit diakses melalui metode analisis tradisional.
Kesimpulan
Natural Language Processing (NLP) adalah bagian integral dari AI yang memungkinkan komputer untuk memahami dan merespons bahasa manusia. Proses NLP melibatkan dua fase utama: pra-pemrosesan data untuk membersihkan dan menyiapkan teks, serta pengembangan algoritma untuk menerapkan teknik-teknik seperti analisis sentimen, pengenalan entitas, dan pemodelan bahasa. Salah satu bentuk implementasi dari NLP yang mempermudah anda dalam bekerja adalah notulensi otomatis. Penggunaan notulensi otomatis ini memungkinkan komputer untuk merekam, mentranskripsi, dan bahkan menganalisis percakapan secara real-time dalam pertemuan atau presentasi.
Widya AI Notulensi adalah contoh utama notulensi otomatis yang memanfaatkan teknologi Natural Language Processing (NLP) untuk mentranskripsi percakapan secara real-time dengan tingkat akurasi tinggi. Platform ini tidak hanya memungkinkan pengguna untuk mencari dan mengakses informasi dengan cepat melalui fitur pencarian dan indexing, tetapi juga menyediakan analisis sentimen yang mendalam untuk memahami nuansa emosional dari diskusi.
Dengan integrasi kecerdasan buatan, Widya AI Notulensi memberikan rekomendasi yang relevan berdasarkan konteks, meningkatkan efisiensi dalam manajemen informasi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.