Intip Pengertian Natural Language Processing, Lengkap Dasar Penting

KBRT - Natural Language Processing (NLP) mewakili suatu bidang keilmuan yang secara khusus mengejar pemahaman mendalam terhadap interaksi antara bahasa manusia dan komputer.

Fokus utama dari NLP adalah mengembangkan kemampuan komputer untuk tidak hanya memahami tetapi juga menganalisis, memanipulasi, dan memberikan respons terhadap bahasa manusia dengan tingkat kefasihan yang setara dengan kemampuan manusia dalam hal ini.

Dalam perjalanan proses NLP yang kompleks, mesin secara sistematis mengambil teks atau suara dari pengguna, menguraikan dan menerjemahkan setiap nuansa, serta berusaha untuk memahami makna yang tersemat di dalamnya.

Setelah pemahaman ini tercapai, mesin kemudian merespons dengan cara yang relevan, menciptakan suatu interaksi yang mirip dengan komunikasi manusia. Proses ini memberikan kemampuan luar biasa pada mesin untuk melibatkan diri dalam tugas-tugas yang sebelumnya terbatas pada domain manusia.

Melalui perpaduan analisis dan respons yang holistik, NLP membuka pintu bagi mesin untuk menjelajahi berbagai tugas berbasis bahasa, termasuk tetapi tidak terbatas pada membaca, menafsirkan, menyusun rangkuman, menerjemahkan, dan menjalankan percakapan yang kompleks dengan manusia.

Inilah landasan yang mengesankan dari progres teknologi yang mengubah paradigma, di mana komputer bukan hanya alat mekanis tetapi mitra yang semakin dapat diandalkan dalam memahami dan berinteraksi dengan dunia kata-kata yang kompleks.

Dilansir dari buku Pemahaman bahasa manusia oleh mesin karya Ana Tsalitsatun, Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) mewakili cabang penting dalam ilmu komputer yang secara khusus mengkaji kemampuan mesin untuk memahami dan berinteraksi dengan bahasa manusia secara alami dan kontekstual. 

Tujuan utama dari NLP adalah membekali mesin dengan kecerdasan buatan yang memungkinkannya untuk memproses, menginterpretasikan, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang mirip dengan kemampuan manusia.

Seiring berkembangnya teknologi NLP, beberapa petunjuk telah dikembangkan untuk membantu mesin memahami bahasa manusia dengan lebih baik. Berikut adalah beberapa dasar yang penting dalam Natural Language Processing.

Morphological Analysis

Analisis morfologis dalam pemrosesan bahasa melibatkan serangkaian tugas kompleks yang bertujuan untuk memisahkan kata-kata menjadi bentuk dasar dan komponennya, termasuk identifikasi akar kata, imbuhan, dan kata-kata terkait. 

Proses ini membuka pintu bagi pemahaman yang lebih mendalam terhadap struktur internal suatu kata, membedakan elemen-elemen yang membentuk makna keseluruhan.

Pentingnya pemahaman struktur morfologis ini sangat terkait dengan kemampuan mesin dalam melakukan tugas-tugas linguistik, seperti penerjemahan kata dengan tepat. 

ADVERTISEMENT

Melalui pemisahan dan identifikasi elemen-elemen morfologis, mesin dapat lebih akurat dalam menerjemahkan kata-kata dari satu bahasa ke bahasa lain. 

Selain itu, analisis morfologis juga membantu mesin dalam memilah kata-kata berdasarkan konteks penggunaan, mengingat beberapa kata dapat memiliki makna yang berbeda tergantung pada konteksnya.

Parsing Syntax

Parsing syntax adalah suatu proses analisis kompleks yang terlibat dalam memeriksa dan memahami struktur gramatikal dari sebuah kalimat. Ini mencakup cara kata-kata dalam suatu kalimat disusun dan berinteraksi satu sama lainnya.

Dalam konteks ini, parsing syntax berfungsi sebagai kunci utama untuk mengurai kalimat menjadi unsur-unsur penyusunnya, seperti frasa dan klausa, serta mengidentifikasi hubungan gramatikal diantara kata-kata tersebut.

Dengan memahami tata bahasa ini, mesin dapat menghasilkan pemahaman yang lebih dalam terhadap struktur kalimat, mengidentifikasi entitas atau objek yang terlibat, dan menentukan relasi semantik antar kata-kata.

Semantics Analysis

Analisis semantik merupakan tahap penting dalam pemrosesan bahasa alami yang berkaitan erat dengan pemahaman makna kata dan kalimat.

Mesin perlu memiliki kemampuan untuk membedakan nuansa makna, merinci hubungan antar kata, dan memahami konteks penggunaan kata-kata dalam sebuah kalimat. Proses ini tidak hanya melibatkan pemahaman arti literal dari kata-kata, tetapi juga menggali makna implisit, konotatif, dan relasi semantik di antara mereka.

Sentiment Analysis

Sentiment analysis, atau analisis sentimen, adalah proses yang melibatkan penilaian terhadap emosi atau sentimen yang terkandung dalam teks. Mesin diberdayakan untuk mengidentifikasi dan memahami nuansa ekspresi emosi manusia, terutama dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral.

Analisis sentimen memerlukan kemampuan mesin untuk mengurai teks dengan cermat dan mengekstrak informasi emosional yang terkandung di dalamnya.

Machine Learning

Machine learning adalah suatu paradigma pengembangan teknologi yang menekankan penggunaan data sebagai basis untuk melatih mesin agar dapat memahami dan merespons bahasa manusia.

Pendekatan ini memanfaatkan model statistik dan teknik pembelajaran mesin yang memungkinkan mesin untuk mengeksplorasi pola-pola dan hubungan dalam data bahasa manusia. 

Proses pembelajaran ini memungkinkan mesin untuk meningkatkan kemampuannya secara otomatis seiring waktu, sebab mesin dapat terus-menerus mengasimilasi pengalaman baru dan informasi tambahan.