Lihat ke Halaman Asli

NLP: Teknologi yang Memungkinkan Komunikasi Antara Mesin dan Manusia

Diperbarui: 7 Mei 2021   20:55

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Inovasi. Sumber ilustrasi: PEXELS/Jcomp

NLP yang merupakan kepanjangan dari Natural Language Processing merupakan suatu cabang pada ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) yang membantu komputer dalam memahami, menafsirkan, dan memanipulasi bahasa manusia. NLP merupakan gabungan dari beberapa disiplin ilmu, antara lain ilmu komputer dan ilmu linguistik. NLP memiliki banyak kegunaan dan sudah banyak dipakai dalam berbagai aplikasi. Beberapa contoh aplikasi yang mudah kita temui adalah Siri dan Google Assistant.

Siapa yang tidak kenal dengan Siri dan Google Assistant? Keduanya merupakan asisten pribadi pintar yang dapat menolong kita seperti menyalakan alarm pada ponsel, mengirim pesan, melakukan panggilan telepon, dan lainnya. Kita hanya perlu menggunakan suara kita untuk mengucapkan suatu perintah dan kemudian mereka akan melakukannya. Namun, bagaimana bisa mereka mengenali bahasa kita? Disini lah teknologi NLP berperan.

Selain Siri dan Google Assistant, ada banyak aplikasi umum lainnya yang menggunakan teknologi NLP ini, antara lain aplikasi terjemahan seperti Google Translate, aplikasi engolah kata seperti Microsoft Word, aplikasi pemeriksa grammar seperti Grammarly, aplikasi Interactive Voice Response (IVR) yang digunakan di pusat panggilan untuk menanggapi permintaan pengguna tertentu, dan masih banyak lagi.

Konsep dasar dari teknologi NLP

NLP memiliki dua elemen penting yaitu Neuro dan Linguistic. Neuro dapat diartikan sebagai penginderaan manusia untuk mengenali dunia luar dan terdiri dari penghilatan (visual), pendengaran (auditori), perabaan (kinestetik), penciuman (olfaktori), dan pengecapan (gustatori). Kemudian Lingustic merupakan suatu ilmu yang membahas dan mempelajari tentang ilmu bahasa dan cara manusia dalam berkomunikasi baik kepada diri sendiri (komunikasi intrapersonal) ataupun kepada orang lain (komunikasi interpersonal). Kedua elemen ini yang nantinya akan disatukan melalui suatu program.

NLP juga memiliki dua komponen penting dalam pembuatan programnya, yaitu Natural Language Understanding yang berfungsi untuk mengambil beberapa kalimat yang diucapkan atau diketik dan mencari tau arti dan maknanya, dan Natural Language Generation yang berfungsi untuk mengambil beberapa informasi dari sesuatu yang dikatakan dan mencari cara untuk mengungkapkannya kembali dalam bahasa manusia.

Bagaimana cara NLP bekerja dan apa saja tekniknya?

NLP perlu mengidentifikasi dan mengekstrak aturan dari bahasa alami manusia sehingga terbentuk suatu bahasa yang dapat dipahami komputer. Ketika teks atau kalimat telah di-input oleh kita, komputer akan mencari makna mana yang terkait dengan setiap kalimat dan mengumpulkan data penting dari teks tersebut. Komputer akan mempelajari ilmu linguistik secara keseluruhan (phonology, morphology, syntax, semantic, pragmatis)

Teknik utama yang digunakan dalam NLP adalah Syntactic Analysis dan Semantic Analysis. Pada syntactic analysis, komputer melakukan suatu analisis kata-kata dalam suatu informasi yang sudah didapat untuk menggambarkan struktur tata bahasa kalimat yang memiliki kerterkaitan satu sama lain. Kemudian pada semantic analysis, komputer akan melakukan suatu identifikasi yang berkaitan dengan arti sebenarnya (harfiah) dari suatu kata, frasa, atau kalimat. Contohnya pada kata "rumah sakit", semantic analysis akan melakukan identifikasi apakah "rumah sakit" merupakan suatu kesatuan atau merupakan dua kata yang berbeda. Kemudian setelah itu akan diartikan ke dalam arti yang harfiah.

Kesimpulan

Natural Language Processing memainkan peran penting dalam mendukung interaksi antara mesin dan manusia. Dengan semakin banyaknya penelitian yang dilakukan pada bidang ini, kita berharap di masa yang mendatang akan muncul lebih banyak terobosan yang membuat mesin lebih pintar dalam mengenali dan memahami bahasa manusia.

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline