Natural Language Processing (NLP) Bagian 1

Natural Language Processing  (NLP)

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Bagian (1)

NLP adalah Natural Language Processing (NLP) merupakan bidang yang menarik dan berkembang pesat menggabungkan ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan linguistik. NLP berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia, untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan bermanfaat. Dengan meningkatnya volume data teks yang dihasilkan setiap hari, mulai dari unggahan media sosial hingga artikel penelitian, NLP telah menjadi alat penting untuk mengotomatiskan berbagai tugas.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bidang ilmu komputer dan subbidang kecerdasan buatan yang bertujuan agar komputer memahami bahasa manusia. NLP menggunakan linguistik komputasional, yang merupakan studi tentang cara kerja bahasa, dan berbagai model berdasarkan statistik, pembelajaran mesin.

NLP mendukung banyak aplikasi yang menggunakan bahasa, seperti penerjemahan teks, pengenalan suara, peringkasan teks, dan chatbot. Beberapa aplikasi seperti sistem GPS yang dioperasikan dengan suara, asisten digital, perangkat lunak ucapan ke teks, dan bot layanan pelanggan.

Teknik NLP

NLP mencakup berbagai macam teknik yang bertujuan untuk komputer memproses dan memahami bahasa manusia. Berikut ini adalah beberapa teknik NLP antara lain:

1. Pemrosesan dan Prapemrosesan Teks Dalam NLP

Tokenisasi : Membagi teks menjadi unit yang lebih kecil, seperti kata atau kalimat.

Stemming dan Lemmatisasi : Meresepkan kata menjadi bentuk dasar atau akarnya.

Penghapusan Stopword : Menghapus kata-kata umum (seperti "dan", "yang", "adalah") yang mungkin tidak memiliki makna signifikan.

Normalisasi Teks: Standarisasi teks, termasuk normalisasi huruf besar-kecil, menghilangkan tanda baca, dan mengoreksi kesalahan ejaan.

2. Sintaksis dan Parsing dalam NLP

Penandaan Part-of-Speech (POS) : Menetapkan bagian-bagian pidato ke setiap kata dalam kalimat (misalnya, kata benda, kata kerja, kata sifat).

Penguraian Ketergantungan: Menganalisis struktur tata bahasa suatu kalimat untuk mengidentifikasi hubungan antar kata.

1. Penguraian Konstituensi: Memecah kalimat menjadi bagian-bagian atau frasa penyusunnya (misalnya, frasa kata benda, frasa kata kerja).

3. Analisis Semantik

Pengenalan Entitas Bernama (NER): Mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas dalam teks, seperti nama orang, organisasi, lokasi, tanggal, dll.

Disambiguasi Arti Kata (WSD): Menentukan arti kata mana yang digunakan dalam konteks tertentu.

Resolusi Koreferensi : Mengidentifikasi saat kata-kata yang berbeda merujuk pada entitas yang sama dalam sebuah teks (misalnya, "dia" merujuk pada "John").

 

4. Ekstraksi Informasi

Ekstraksi Entitas: Mengidentifikasi entitas tertentu dan hubungannya dalam teks.

Ekstraksi Relasi: Mengidentifikasi dan mengkategorikan hubungan antara entitas pada sebuah teks.

5. Klasifikasi Teks dalam NLP

Analisis Sentimen: Menentukan sentimen atau nada emosional yang diungkapkan dalam sebuah teks (misalnya, positif, negatif, netral).

Pemodelan Topik: Mengidentifikasi topik atau tema dalam kumpulan dokumen.

Deteksi Spam: Mengklasifikasikan teks sebagai spam atau bukan spam.

6. Generasi Bahasa

Terjemahan Mesin: Menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.

Ringkasan Teks: Menghasilkan ringkasan singkat dari teks yang lebih besar.

Pembuatan Teks : Secara otomatis menghasilkan teks yang koheren dan relevan secara kontekstual.

7. Pemrosesan Ucapan

1. Pengenalan Ucapan: Mengubah bahasa lisan menjadi teks.
2. Sintesis Text-to-Speech (TTS): Mengubah teks tertulis menjadi bahasa lisan.

 

8. Tanya Jawab

QA Berbasis Pengambilan : Menemukan dan mengembalikan bagian teks yang paling relevan sebagai respons terhadap suatu pertanyaan.

QA Generatif : Menghasilkan jawaban berdasarkan informasi yang tersedia dalam korpus teks.

9. Sistem Dialog

Chatbot dan Asisten Virtual: sistem terlibat dalam percakapan dengan pengguna, memberikan tanggapan, dan melakukan tugas berdasarkan masukan pengguna.

10. Analisis Sentimen dan Emosi dalam NLP

Deteksi Emosi: Mengidentifikasi dan mengkategorikan emosi yang diungkapkan dalam teks.

Penambangan Opini : Menganalisis opini atau ulasan untuk memahami sentimen publik terhadap produk, layanan, atau topik.

Cara Kerja Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)