Sekarang setelah Anda mempelajari mengapa NLP dapat menjadi aset yang sangat bagus untuk dimiliki bisnis Anda seperti yang telah disebutkan sebelumnya di episode kedua seri #NovemberNLP kami, mari gali lebih dalam tentang proses, tugas, dan teknik NLP.
NLP bekerja dengan mengubah bahasa manusia dalam bentuk teks lisan atau tulisan menjadi sesuatu yang dapat dipahami oleh mesin. Namun, menganalisis bahasa manusia tidak pernah—dan tidak akan pernah menjadi—tugas yang mudah. Setiap bahasa memiliki aturan sintaksis dan semantiknya sendiri — sifat khusus yang sudah sangat sulit dipahami, bahkan bagi kita manusia — belum lagi saat ini ada lebih dari 6.000 variasi bahasa yang dikenal di dunia.
Jadi, bagaimana mungkin alat NLP memiliki kemampuan yang persis sama dengan yang dimiliki manusia dalam hal memahami dan menganalisis konsep kompleks bahasa manusia?
Nah, hal pertama yang harus dilakukan oleh para ilmuwan data agar alat NLP berfungsi adalah memisahkan bahasa manusia dalam konteks menjadi fragmen-fragmen menggunakan vektorisasi teks. Ini adalah satu-satunya cara mesin dapat belajar menguraikan bahasa kompleks kita dan melanjutkan untuk menganalisis struktur tata bahasa dari setiap kalimat dan memahami arti dari setiap kata. Kemudian, mesin ini dilatih untuk melakukan tugas tertentu menggunakan pendekatan berbasis aturan atau algoritme pembelajaran mesin.
Dalam pendekatan berbasis aturan, mesin hanya mengandalkan aturan tata bahasa yang dibuat secara manual oleh pakar linguistik atau insinyur pengetahuan untuk memecahkan masalah NLP. Pendekatan ini pada dasarnya adalah pelopor dari semua algoritma NLP—dan masih umum digunakan sampai sekarang.
Sebaliknya, algoritme pembelajaran mesin mengandalkan metode statistik dan belajar melakukan tugas berdasarkan data atau contoh yang sebelumnya diberikan kepada mereka. Namun, ilmuwan data tidak perlu menentukan aturan secara manual. Mesin-mesin ini dapat dilatih untuk membuat asosiasi antara input dan output yang sesuai kemudian melanjutkan menggunakan metode analisis statistik untuk membangun “bank pengetahuan” mereka sendiri — yang akan mereka rujuk saat membuat prediksi data baru di masa mendatang.
Penerapan algoritme NLP yang paling populer adalah melakukan analisis sentimen percakapan media sosial—seperti yang kami lakukan di dataxet:sonar. Kami melatih model pembelajaran mesin (machine learning) untuk memahami nuansa opini dalam teks tertentu dan kemudian mengklasifikasikannya secara otomatis sebagai salah satu dari tiga kategori mood dasar—positif, negatif, atau netral.
Sekarang, kita semua setuju bahwa tidak mungkin mesin dapat menganalisis bahasa manusia tanpa melibatkan analisis sintaksis dan semantik yang menyeluruh. Analisis sintaksis mendefinisikan ketergantungan dan hubungan antar kata, sedangkan analisis semantik mengidentifikasi makna bahasa. Namun, perjuangan untuk secara akurat menilai ambiguitas, polisemi, dan ketidakjelasan dalam bahasa manusia membuat analisis terkait semantik menjadi sangat rumit dan menantang di NLP. Pada blog kami berikutnya, kami akan membahas tentang tugas dan teknik utama NLP dalam analisis sintaksis dan semantik secara komprehensif.
Jika Anda memiliki pertanyaan tentang bagaimana dataxet:sonar secara khusus menggunakan NLP dalam produk dan layanan kami untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang dapat menguntungkan Anda dan bisnis Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami.
