Pemrosesan Bahasa Alami atau Natural Language Processing, biasa disebut NLP, adalah bidang Kecerdasan Buatan (AI) yang membantu komputer memahami aturan dan struktur bahasa alami manusia. Dengan menggabungkan kekuatan ilmu komputer, linguistik, dan pembelajaran mesin, NLP adalah teknologi kunci di balik bagaimana komputer dapat memahami, menguraikan, menganalisis, dan mengartikan bahasa manusia—termasuk maksud dan sentimen di baliknya.
Sekompleks kedengarannya, perangkat lunak NLP telah lama membantu kita dalam kehidupan kita sehari-hari—kemungkinan besar tanpa kita sadari. Beberapa penggunaan NLP yang paling umum dapat ditemukan pada alat yang kita gunakan setiap hari, seperti search engine, teks prediktif, penerjemah bahasa, voice assistant (asisten suara), serta sentiment analysis.
Di blog ini, kami akan menjelaskan secara singkat bagaimana NLP digunakan secara khusus dalam asisten suara dan alat analisis sentimen.
1. NLP di Asisten Suara
Pernahkah Anda benar-benar berpikir tentang bagaimana asisten suara seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant semuanya tidak hanya dapat memahami bahasa yang Anda gunakan, tetapi juga dapat langsung merespons Anda dalam bahasa Anda sendiri dan melakukan tindakan yang Anda minta? Itu karena asisten suara menggunakan NLP untuk memahami struktur dan makna bahasa manusia dengan menganalisis berbagai aspek linguistiknya seperti morfologi, sintaksis, semantik, dan pragmatik.
Pengetahuan linguistik ini kemudian akan ditransfer ke dalam algoritma pembelajaran mesin (machine learning) untuk melakukan tindakan tertentu atau memecahkan masalah tertentu. Inilah alasan mengapa Anda mungkin merasa asisten suara ini seolah-olah dapat benar-benar “berkomunikasi” dengan Anda seperti yang dilakukan manusia lain, padahal sebenarnya itu adalah interpretasi dan manipulasi NLP atas ucapan manusia menggunakan perangkat lunak.
2. NLP di Analisis Sentimen
Analisis sentimen—juga biasa disebut sebagai penambangan opini—menggunakan NLP dan algoritma pembelajaran mesin untuk membantu menentukan apakah nada emosional di balik setiap percakapan media sosial itu positif, negatif, atau netral. Ada tiga cara Anda dapat mengimplementasikan algoritma dalam proses melakukan analisis sentimen: pendekatan berbasis aturan, pendekatan otomatis, dan pendekatan hibrid. Berbagai teknik NLP yang terkait dengan komputasi linguistik termasuk dalam pendekatan berbasis aturan, seperti stemming, tokenization, part-of-speech tagging, dan parsing—yang akan kita bahas lebih lanjut nanti.
Jika Anda memiliki pertanyaan tentang bagaimana dataxet:sonar menggunakan NLP untuk melakukan analisis sentimen bahasa Indonesia dalam percakapan media sosial dan menemukan wawasan yang paling berharga bagi Anda dan perusahaan Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami.
