Jika Anda sehari-hari sering menggunakan Google Translate untuk menerjemahkan teks berbasa asing, atau memakai fitur auto-correct pada saat mengetik pesan pada smartphone, maka pada dasarnya Anda sedang memanfaatkan teknologi yang bernama NLP atau Natural Language Processing. Atau yang diartikan dalam bahasa Indonesia sebagai pemrosesan bahasa alami.
NLP adalah teknologi yang memungkinkan perangkat komputasi, seperti komputer atau smartphone, bisa memahami dan mengolah bahasa baik lisan maupun tulisan layaknya manusia. Dengan kata lain, pemrosesan bahasa alami bertujuan untuk menjembatani komunikasi antara manusia dan komputer menggunakan bahasa sehari-hari.
Sebagai sebuah teknologi digital, tentu saja terdapat sejumlah tahap atau proses bagi NLP untuk memahami teks bahasa Indonesia. Proses pertama yakni tahap pra-pemrosesan yang bertujuan untuk membersihkan teks dari noise dan inkonsistensi, seperti tanda baca, kapitalisasi, dan singkatan. Tahap selanjutnya adalah tokenisasi; proses ketika teks dipecah menjadi unit-unit dasar, seperti kata atau frasa. Lalu masuk tahap stemming dan lemmatization; proses saat kata-kata direduksi menjadi bentuk dasarnya, menghilangkan awalan dan akhiran untuk mendapatkan akar kata.
Setelahnya yaitu proses part-of-speech (POS) tagging; setiap kata diberi label berdasarkan kategori tata bahasanya, seperti kata benda, kata kerja, atau kata sifat. Kemudian tahap parsing; proses menganalisis struktur kalimat untuk memahami hubungan antar kata dan frasa. Ditambah dengan tahap semantik yaitu proses ketika sistem mempelajari makna kata dan kalimat berdasarkan konteks dan pengetahuan umum. Terakhir tahap pembuatan bahasa alami (NLG), sistem menghasilkan teks baru berdasarkan informasi yang diberikan.
Penerapan Tekonologi NLP
Dengan proses yang panjang dan canggih di balik layar, fungsi NLP tentu saja tak hanya sebatas menghadirkan fitur auto-correct atau aplikasi penerjemahan saja. Berikut ini adalah sejumlah contoh penerapan pemrosesan bahasa alami dalam aktivitas digital sehari-hari:
- Otomatisasi Tugas Berulang: NLP dapat digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas seperti pengklasiifikasian email, analisis data teks, dan laporan.
- Analisis Data Besar: NLP memungkinkan analisis teks dalam jumlah besar dengan cepat. Misalnya, analisis sentimen pada ribuan unggahan media sosial dalam waktu singkat, memberikan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis.
- Pencarian Informasi yang Efisien: Teknologi pencarian berbasis NLP dapat memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan akurat dengan memahami konteks dan maksud dari pertanyaan pengguna seperti Google Search
- Terjemahan Otomatis: NLP dapat digunakan untuk menerjemahkan dokumen secara otomatis, mengurangi kebutuhan untuk terjemahan manual dan mempercepat komunikasi lintas bahasa.
- Chatbots dan Asisten Virtual: Chatbots dan asisten virtual yang didukung oleh pemrosesan bahasa alami dapat menangani pertanyaan dan permintaan pelanggan dengan cepat, menyediakan layanan 24/7, sehingga mengurangi beban kerja tim layanan pelanggan.
- Pengolahan Dokumen Hukum dan Medis: NLP dapat digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari dokumen hukum atau medis yang panjang, membantu profesional untuk menemukan informasi yang relevan lebih cepat.
- Penyimpulan Teks: Pemrosesan bahasa alami dapat merangkum dokumen panjang atau artikel menjadi ringkasan yang lebih singkat, memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mendapatkan inti dari informasi tanpa harus membaca keseluruhan dokumen.
- Manajemen Informasi: Dengan kemampuan untuk mengelompokkan dan mengkategorikan konten secara otomatis, NLP membantu dalam pengelolaan informasi dan dokumen yang lebih efisien.
Penerapan NLP yang sudah menyentuh berbagai bidang ilmu ini tentu memiliki tantangan tersendiri terutama mencakup berbagai aspek teknis, linguistik, dan etis. Beberapa tantangan tersebut antara lain ambiguitas bahasa misalnya kata-kata yang memiliki lebih dari satu makna, seperti “bank” yang bisa berarti lembaga keuangan atau tepi sungai. Lalu pemahaman konteks yaitu ketika sistem memahami makna kata atau frasa berdasarkan konteks kalimat sebelumnya.
Kemudian bahasa yang beragam karena setiap bahasa memiliki struktur dan aturan yang berbeda. Dialek dan gaya bahasa atau variasi dalam cara orang berbicara dan menulis dalam bahasa yang sama. Data sparsity; beberapa bahasa atau domain mungkin tidak memiliki cukup data yang tersedia untuk melatih model NLP dengan baik atau data yang ada mungkin memiliki bias, kesalahan, serta tidak lengkap.
Bagi Netray, NLP menjadi teknologi yang penting untuk mengembangkan lini kecerdasan buatan (AI). Beberapa produk mesin pintar Netray menggunakan pemrosesan bahasa alami sebagai sumber tenaga utama. Seperti pada servis Netray Media Monitoring dan Netray Translate.
Editor: Ananditya Paradhi