Cara Kerja Natural Languange Processing (NLP) Bagian 2

Ada berbagai teknologi yang terkait dengan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang digunakan untuk menganalisis dan memahami bahasa manusia. Beberapa yang paling umum meliputi:

1. Pembelajaran mesin: NLP sangat bergantung pada teknik pembelajaran mesin seperti pembelajaran terawasi dan tanpa pengawasan, pembelajaran mendalam, dan pembelajaran penguatan untuk melatih model guna memahami dan menghasilkan bahasa manusia.

1. Natural Language Toolkits (NLTK) dan pustaka lainnya: NLTK adalah pustaka sumber terbuka populer dalam Python yang menyediakan alat untuk tugas-tugas NLP seperti tokenisasi, stemming, dan penandaan part-of-speech. Pustaka populer lainnya termasuk spaCy, OpenNLP, dan CoreNLP.

1. Parser: Parser digunakan untuk menganalisis struktur sintaksis kalimat, seperti penguraian ketergantungan dan penguraian konstituensi.

1. Sistem Text-to-Speech (TTS) dan Speech-to-Text (STT): Sistem TTS mengubah teks tertulis menjadi kata-kata lisan, sementara sistem STT mengubah kata-kata lisan menjadi teks tertulis.

1. Sistem Pengenalan Entitas Bernama (NER) : Sistem NER mengidentifikasi dan mengekstrak entitas bernama seperti orang, tempat, dan organisasi dari teks.

1. Analisis Sentimen : Sebuah teknik untuk memahami emosi atau opini yang diungkapkan dalam sebuah teks, dengan menggunakan berbagai teknik seperti metode berbasis Lexicon, berbasis Machine Learning, dan berbasis Deep Learning.

1. Terjemahan Mesin: NLP digunakan untuk penerjemahan bahasa dari satu bahasa ke bahasa lain melalui komputer.

1. Chatbot: NLP digunakan untuk chatbot yang berkomunikasi dengan chatbot lain atau manusia melalui metode pendengaran atau tekstual.

1. Perangkat Lunak AI: NLP digunakan dalam perangkat lunak tanya jawab untuk representasi pengetahuan, penalaran analitis, serta pengambilan informasi.

 

Aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

1. Filter Spam: Salah satu hal yang paling menyebalkan tentang email adalah spam. Gmail menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk membedakan email mana yang sah dan mana yang spam. Filter spam ini memeriksa teks di semua email yang Anda terima dan mencoba mencari tahu artinya untuk mengetahui apakah itu spam atau bukan.
2. Perdagangan Algoritmik: Perdagangan algoritmik digunakan untuk memprediksi kondisi pasar saham. Dengan menggunakan NLP, teknologi ini meneliti berita utama tentang perusahaan dan saham dan mencoba memahami maknanya untuk menentukan apakah Anda harus membeli, menjual, atau menahan saham tertentu.
3. Tanya Jawab: NLP dapat dilihat dalam praktiknya dengan menggunakan Google Search atau Layanan Siri. Penggunaan utama NLP adalah membuat mesin pencari memahami makna dari apa yang kita tanyakan dan menghasilkan bahasa alami sebagai balasannya untuk memberi kita jawaban.

• Merangkum Informasi: Di internet, terdapat banyak sekali informasi, dan banyak di antaranya yang berbentuk dokumen atau artikel panjang. NLP digunakan untuk menguraikan makna data dan kemudian memberikan ringkasan data yang lebih pendek sehingga manusia dapat memahaminya dengan lebih cepat.

Ruang Lingkup 

1. Bot: Chatbot membantu klien untuk langsung ke pokok permasalahan dengan menjawab pertanyaan dan mengarahkan mereka ke sumber daya dan produk yang relevan kapan saja, baik siang maupun malam. Agar efektif, chatbot harus cepat, cerdas, dan mudah digunakan. Untuk mencapai hal ini, chatbot menggunakan NLP untuk memahami bahasa, biasanya melalui interaksi teks atau pengenalan suara.
2. Mendukung UI Tak Terlihat: Hampir setiap koneksi yang kita miliki dengan mesin melibatkan komunikasi manusia, baik secara lisan maupun tertulis. Amazon Echo hanyalah salah satu ilustrasi tren yang mengarah pada upaya mendekatkan manusia dengan teknologi di masa depan. Konsep antarmuka pengguna yang tak terlihat atau tanpa pengguna akan bergantung pada komunikasi langsung antara pengguna dan mesin, baik melalui suara, teks, atau kombinasi keduanya. NLP membantu mewujudkan konsep ini di dunia nyata.
3. Pencarian yang Lebih Cerdas: Masa depan NLP juga mencakup pencarian yang lebih baik, sesuatu yang telah lama kami bahas di Expert System. Pencarian yang lebih cerdas memungkinkan chatbot untuk memahami permintaan pelanggan dan dapat mengaktifkan fungsi "mencari seperti Anda berbicara" (seperti Anda dapat bertanya kepada Siri) daripada berfokus pada kata kunci atau topik. Google baru-baru ini mengumumkan bahwa kapabilitas NLP telah ditambahkan ke Google Drive, yang memungkinkan pengguna untuk mencari dokumen dan konten menggunakan bahasa alami.

Peningkatan di Masa Depan

Perusahaan seperti Google bereksperimen dengan Jaringan Saraf Dalam (DNN) untuk mendorong batasan NLP dan memungkinkan interaksi manusia-mesin terasa seperti interaksi manusia-ke-manusia.

Kata-kata dasar dapat dibagi lagi menjadi semantik yang tepat dan digunakan dalam algoritma NLP.

Algoritma NLP dapat digunakan dalam berbagai bahasa yang saat ini tidak tersedia seperti bahasa daerah atau bahasa yang digunakan di daerah pedesaan, dll.

Penerjemahan kalimat dalam satu bahasa ke kalimat yang sama dalam Bahasa lain dalam cakupan yang lebih luas.