Anda mungkin bertanya-tanya mengapa kami memutuskan untuk berbagi tentang Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) beberapa bulan terakhir ini—definisi, manfaat, proses, tugas, teknik, dan contoh umum atau kasus penggunaan yang akan kami bicarakan di sini di episode terakhir seri #NovemberNLP kami.
Itu karena kami ingin Anda, sebagai audiens kami, memahami bahwa kita telah lama terpapar NLP setiap hari, kemungkinan besar tanpa menyadarinya. Jadi, kami telah mengumpulkan beberapa contoh paling umum atau kasus penggunaan NLP dalam kehidupan kita sehari-hari.
1. Asisten Virtual (Virtual Assistants)
Alexa, Siri, Google Assistant, Cortana, dan asisten virtual lainnya yang berinteraksi dengan Anda setiap hari menggunakan teknologi pembelajaran mesin berbasis NLP untuk menguraikan dan memproses permintaan suara Anda secara otomatis. Menggunakan algoritme NLP, asisten ini dapat menyesuaikan dengan kebutuhan masing-masing pengguna dan mempelajari dengan tepat apa yang harus dilakukan dengan menilai interaksi sebelumnya, mengingat kueri, dan menghubungkan dengan aplikasi lain. NLP diperkirakan akan terus berkembang di masa depan, melihat bagaimana NLP sekarang juga banyak digunakan dalam sistem keamanan rumah, mobil pintar, lampu LED, dll.
2. Chatbot
Veronika dari Telkomsel, TARRA dari Toyota, dan bahkan SimSimi yang membangkitkan rasa nostalgia, menggunakan NLP untuk mensimulasikan percakapan manusia dengan menafsirkan data berdasarkan teks yang Anda masukkan. Oleh karena itu, chatbots dapat memahami dan menguraikan maksud di balik setiap kalimat—ini termasuk memilih keseluruhan nada, emosi, dan bahkan mengidentifikasi topik atau kata kunci yang terkait erat—sebelum menanggapi pertanyaan Anda secara akurat dalam waktu singkat. Karena waktu sangat penting dalam hal layanan pelanggan, chatbot adalah kunci jika Anda ingin strategi layanan pelanggan Anda berhasil.
3. Mesin pencari (search engine)
Setiap kali Anda mengetik kata kunci di mesin telusur seperti Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, atau Safari, pembelajaran mesin NLP membantu mesin ini memahami maksud di balik setiap kata dan menyarankan topik atau subjek yang paling relevan dalam konteks. Hasilnya akan berubah secara bertahap dari waktu ke waktu sesuai dengan apa yang sedang tren saat ini—itulah sebabnya Anda mungkin akan terkejut dengan akurasi langsung dari topik yang disarankan terkait dengan kueri awal Anda.
4. Prediksi teks
Saat Anda mengetik sesuatu di Microsoft Word atau keyboard ponsel cerdas Anda, NLP selalu aktif dan berjalan untuk memprediksi, melengkapi otomatis, dan menyarankan kata yang paling benar secara tata bahasa tanpa perlu repot mengetik setiap huruf satu per satu. Mesin — tentu saja — lebih cepat daripada manusia dalam hal mengidentifikasi kata dan nama umum berkat NLP.
5. Analisis sentimen (sentiment analysis)
NLP juga digunakan dalam analisis sentimen untuk mengkategorikan nuansa kalimat—positif, negatif, atau netral—dan memantau keseluruhan sentimen publik dalam percakapan media sosial terkait brand atau produk Anda. Dataxet:sonar menggunakan NLP untuk secara akurat mendeteksi kata kunci spesifik mana yang terkait dengan brand atau produk Anda yang mengandung nuansa tertentu sehingga Anda dapat membuat keputusan berdasarkan data yang sesuai untuk mencegah krisis di masa mendatang.
Untuk demo yang dipersonalisasi menggunakan kata kunci perusahaan Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami.
