
ilustrasi (foto : Pexels)
nusantarasatu.com – Tangerang Selatan, 1 Desember 2023 – Oleh Muhammad Raehan Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pamulang.
Pada masa kemajuan teknologi yang pesat, manusia kini dapat berinteraksi dengan komputer melalui Natural Language Processing (NLP). NLP dimulai di tahun 1950-an dengan fokus pada komputer memahami bahasa manusia. Awalnya, ada uji Turing oleh Alan Turing dan eksperimen Georgetown-IBM pada tahun 1954 yang menandai langkah awal dalam menerjemahkan bahasa manusia ke bahasa mesin. Pada 1960-an dan 1970-an, proyek-proyek seperti SHRDLU menggarisbawahi upaya pemahaman bahasa alami. Perkembangan statistik di tahun 1980-an memperbaiki performa sistem NLP. 1990-an menyaksikan perbaikan dalam pengolahan teks besar-besaran dari internet. Perkembangan teknologi komputasi dan deep learning di abad ke-21 mendorong kemajuan besar dalam terjemahan mesin, generasi teks yang lebih alami, dan aplikasi NLP seperti asisten virtual dan chatbot. Inovasi terus berlanjut dengan pengembangan model bahasa yang lebih canggih dan aplikasi NLP di berbagai bidang.
Teknologi NLP ini memiliki program kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia dengan baik. Lebih dari itu, teknologi AI ini juga mampu memberikan respons menggunakan bahasa alami yang mudah dimengerti. Kemampuan yang dimiliki oleh NLP ini telah membuatnya menjadi pilihan banyak perusahaan untuk diadopsi, baik untuk meningkatkan kualitas produk maupun layanan yang mereka tawarkan.
Teknologi NLP menggabungkan bidang linguistik komputasi, pembelajaran mesin, dan model pembelajaran mendalam untuk memproses bahasa manusia. Tidak hanya terbatas pada teks atau suara, NLP juga mampu memproses data yang diinputkan oleh manusia melalui berbagai saluran komunikasi, seperti email, pesan teks, media sosial, video, audio, dan lainnya. Untuk itulah, NLP memainkan peran penting dalam dunia bisnis dengan membantu memudahkan operasional bisnis, meningkatkan produktivitas karyawan, dan menyederhanakan proses bisnis.
Berikut beberapa penerapan dari Natural Language Processing dalam Industri saat ini:
- Speech Recognition

Speech Recognition adalah teknologi yang memungkinkan komputer mengubah data input suara ke format yang dapat dibaca mesin. Ada banyak bidang di mana pengenalan suara digunakan seperti, asisten virtual, menambahkan ucapan-ke-teks, menerjemahkan ucapan, mengirim email, dll. Ini digunakan di mesin pencari di mana pengguna dapat menyuarakan nama persyaratan pencarian mereka dan mendapatkan hasil yang diinginkan. Ini juga membuat pekerjaan lebih mudah daripada harus mengetik seluruh perintah.
Untuk itulah mengapa Speech Recognition dibutuhkan dalam perusahaan industri, karena Speech Recognition dapat memudahkan pengubahan data input suara ke format yang dapat dibaca oleh mesin. Sehingga pengguna tidak perlu bersusah payah mengetik ulang data yang ingin dibaca mesin.
2. Chatbots

Chatbots dapat membantu suatu perusahaan industri dalam mencapai berbagai tujuan. Saat ini, banyak perusahaan menggunakan Chatbots untuk aplikasi dan situs web mereka, chatbots ini dapat menjawab pertanyaan dasar pelanggan. Jika suatu perusahaan industri menggunakan chatbots.
Awalnya, Chatbots hanya digunakan sebagai alat yang memecahkan pertanyaan pelanggan, tetapi saat ini, chatbots telah berkembang menjadi sumber informasi pribadi. Chatbots dapat melakukan segalanya yang diminta oleh pengguna.
3. Sentiment Analysis

Dalam hal opini, pemahaman bahasa alami sangat sulit dipahami bagi mesin, mengingat manusia sering menggunakan sarkasme dan ironi. Namun, sentiment analysis mampu mengenali nuansa halus dalam emosi dan opini dan menentukan seberapa positif atau negatifnya. Saat Kamu menganalisis sentimen secara real-time, Kamu dapat memantau sebutan di media sosial (dan menangani komentar negatif sebelum meningkat).
Kamu juga bisa mengukur reaksi pelanggan terhadap kampanye pemasaran atau peluncuran produk terbarumu dan mendapatkan gambaran menyeluruh tentang bagaimana perasaan pelanggan tentang perusahaanmu. Selain itu, kamu dapat melakukan sentiment analysis secara berkala, dan memahami apa yang disukai dan tidak disukai pelanggan tentang aspek tertentu dari bisnismu.
Tantangan dalam NLP
- Ambiguitas bahasa alami.
- Representasi pengetahuan adalah tugas yang sulit.
- Terdapat berbagai tingkat informasi dalam bahasa kita.
- Terdapat beragam aplikasi untuk teknologi bahasa.
NLP adalah bidang studi tersulit dalam kecerdasan buatan. Tetapi, jika kita berhasil dalam pengembangan NLP maka dampak positifnya sangatlah besar. Contoh-contoh diatas hanyalah sebagian dari aplikasi di seluruh dunia yang telah mengaplikasikan NLP.
Akhir Kata
Sekian artikel tentang pengenalan domain Artificial Intelligence yaitu NLP. Semoga artikel ini bermanfaat bagi Kamu dalam meningkatkan pengetahuanmu dalam dunia Artificial Intelligence. Jangan lupa untuk berbagi artikel ini dengan teman-teman Kamu agar mereka juga dapat memanfaatkannya.