Apa itu Natural Language Processing ? Apa Itu Pemrosesan ? Natural Language Processing (NLP) atau pemrosesan bahasa alami merupakan salah satu kata paling populer di lingkungan ilmiah dan teknologi dalam beberapa tahun terakhir. Menjadi salah satu bidang terpopuler dalam penelitian kecerdasan buatan.
Natural Language Processing mendorong perkembangan berkelanjutan dan terobosan bahasa kecerdasan. Natural Language Processing semakin banyak digunakan di berbagai industri.
Baca Mengetahui Apa Itu Chip Kecerdasan Buatan
Jadi, apa sebenarnya Natural Language Processing itu? Apa itu pemrosesan? Labkom99 mengira topik dan masalah ini layak untuk didiskusikan dan diperhatikan. Yang disebut NLP adalah arah penting dalam bidang ilmu komputer dan kecerdasan buatan. NLP mempelajari berbagai teori dan metode yang dapat mewujudkan komunikasi yang efektif antara manusia dan komputer dalam bahasa alami.
NLP terutama digunakan dalam terjemahan mesin, pengenalan ucapan, menjawab pengetahuan, ringkasan otomatis, pemantauan opini publik, ekstraksi opini, konstruksi basis pengetahuan, perbandingan semantik teks, algoritma pembelajaran mendalam, pengenalan dan sintesis ucapan dan sebagainya.
Oleh karena itu, NLP memiliki signifikansi aplikasi praktis yang sangat penting serta signifikansi teoretis revolusioner. Baca Apakah Kecerdasan Buatan (AI) Menimbulkan Ancaman Bagi Manusia?
Terwujudnya komunikasi bahasa alami antara manusia dan komputer berarti bahwa komputer tidak hanya dapat memahami makna teks bahasa alami. Tetapi juga mengungkapkan maksud dan pemikiran yang diberikan dalam teks bahasa alami. Pertama disebut pemahaman bahasa alami dan yang terakhir disebut menghasilkan bahasa alami.
Baca Penggunaan Kecerdasan Buatan Untuk Analisis Prediktif
Oleh karena itu, NLP secara kasar mencakup dua bagian pemahaman bahasa alami dan generasi bahasa alami. Karena kunci untuk memproses bahasa alami adalah memungkinkan komputer untuk memahami bahasa alami. Pemahaman bahasa alami biasanya dianggap sebagai NLP, juga dikenal sebagai linguistik komputasi.
Tujuan utamanya adalah menggunakan bahasa alami untuk berkomunikasi dengan komputer. Sehingga orang dapat menggunakan komputer dalam bahasa yang paling sering mereka gunakan. Tanpa menghabiskan banyak waktu dan energi untuk mempelajari berbagai bahasa komputer yang tidak terlalu alami dan biasa.
Natural Language Processing adalah salah satu masalah tersulit dalam kecerdasan buatan. Mr. Bill Gates, pendiri Microsoft Corporation Amerika Serikat, pernah menyatakan bahwa pemahaman bahasa adalah permata mahkota di bidang kecerdasan buatan. Dampak paling mendalam dari kecerdasan buatan pada umat manusia adalah aspek bahasa alami.
Karena memahami bahasa alami membutuhkan pengetahuan luas tentang dunia luar dan kemampuan untuk menggunakan pengetahuan ini. NLP juga dianggap sebagai salah satu masalah inti AI-complete.
Baca Kontribusi Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Kehidupan Nyata
Tugas dasar Natural Language Processing meliputi ekspresi reguler, segmentasi kata, analisis leksikal, pengenalan ucapan. Klasifikasi teks, pengambilan informasi, sistem tanya jawab – seperti menjawab beberapa pertanyaan atau berinteraksi dengan terjemahan mesin pengguna dan lain-lain.
Model umum adalah Ma Cove model, bayes naif, jaringan saraf dan lain-lain. NLP perlu menggunakan pengetahuan multi bahasa, seperti program UNIX yang dapat digunakan untuk menghitung jumlah byte kata atau baris dalam file teks.
Ketika digunakan untuk menghitung jumlah byte dan baris, UNIX hanya digunakan untuk Processing data umum. Tetapi ketika digunakan untuk menghitung jumlah kata dalam sebuah file. Dibutuhkan pengetahuan linguistik tentang “what is a word”, sehingga wc UNIX ini menjadi sistem NLP.
Baik realisasi pemahaman bahasa alami dan generasi bahasa alami akan jauh lebih sederhana dari yang dibayangkan orang, tetapi sangat sulit untuk diterapkan. Dilihat dari status quo teoritis dan teknologi saat ini, sistem NLP yang universal dan berkualitas tinggi masih merupakan tujuan jangka panjang.
Tetapi untuk aplikasi tertentu, sistem praktis dengan kemampuan NLP yang cukup besar telah muncul. Beberapa telah dikomersialkan dan bahkan mulai dikembangkan diindustrialisasi.
Contoh umumnya adalah, antarmuka bahasa alami dari database multibahasa dan sistem pakar. Berbagai sistem terjemahan mesin, sistem pengambilan informasi teks lengkap, sistem abstrak otomatis dan lain-lain. Algoritme sistem NLP didasarkan pada pembelajaran mesin. Terutama pembelajaran mesin statistic. Berbagai jenis algoritma pembelajaran mesin telah diterapkan ke tugas-tugas NLP.
Baca 10 Perkembangan TI Yang Perlu Diperhatikan Di Tahun 2021
Penerapan deep learning di Natural Language Processing sangat luas, dapat dikatakan mencakup semua aspek NLP. Mulai dari segmentasi kata tingkat rendah, model bahasa, analisis sintaksis dan lain-lain. Hingga pemahaman semantik tingkat tinggi, manajemen dialog, pengetahuan tanya jawab. Hampir semua model pembelajaran mendalam, dan telah mencapai hasil yang baik.
Penelitian terkait telah diubah dari algoritme pembelajaran mesin tradisional menjadi model pembelajaran mendalam yang lebih ekspresif. Seperti jaringan saraf konvolusional dan jaringan saraf regresi.
Namun, teknologi pembelajaran mendalam saat ini tidak memiliki abstraksi konseptual dan kemampuan penalaran logis yang diperlukan untuk memahami dan menggunakan bahasa alami. Masih diperlukan penelitian lebih lanjut di masa mendatang.
Baca Teknologi Dunia Yang Mempercepat Perkembangan Transformasi Digital
Sudah jelas dong apa itu Natural Language Processing (NLP)? NLP memainkan peran yang semakin penting dalam pekerjaan, studi dan kehidupan masyarakat. Secara keseluruhan, Internet telah mempopulerkan dan mumunculkan sejumlah besar informasi sebagai teknologi inti dari kecerdasan buatan. Tentunnya NLP dan kecerdasan buatan akan terus berproses sesuai perkembangan sosial dan kemajuan teknologi.
