Natural language processing (NLP) adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang mengenali dan memahami bahasa manusia alami. Teknik NLP digunakan untuk menerjemahkan ucapan manusia tertulis atau lisan ke dalam format yang dapat dipahami komputer.
Sebagian besar dari kita menggunakan aplikasi bisnis NLP setiap hari tanpa menyadarinya. Teknologi Natural language processing digunakan di hampir semua pemeriksa ejaan, pencarian online, penerjemah, dan asisten suara. Berikut adalah ikhtisar dari banyak pekerjaan NLP yang dapat dilakukan oleh perangkat lunak NLP modern.
Kami menggunakan mesin dengan mengajari mereka cara memahami kata-kata manusia melalui Pemrosesan Bahasa Alami. Kami pada dasarnya menggunakan data teks dan meminta komputer mengevaluasi dan memprosesnya dalam jumlah besar. Dalam lingkungan saat ini, data tersebut sangat diminati karena memberikan banyak informasi dan wawasan tentang operasi dan profitabilitas perusahaan.
Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang terkait dengan Natural Language Processing.
Speech-to-text adalah aplikasi deep learning yang kuat yang memungkinkan mesin untuk memahami dan membaca bahasa manusia dengan maksud untuk merespons dan bereaksi seperti orang. Ide inti di balik NLP ini adalah untuk menyediakan bahasa manusia ke dalam sistem cerdas sebagai data bagi mereka untuk dipertimbangkan dan kemudian digunakan di banyak bidang.
Langkah-langkah berikut adalah proses utama dari sistem speech-to-text.
Mengonversi ucapan menjadi teks adalah salah satu implementasi pemrosesan bahasa alami. Konversi teks ke suara dari kata-kata yang kita ucapkan (singkatnya, suara yang kita buat) menjadi kata-kata yang kita baca (blok teks yang kita dapatkan di layar komputer kita atau mungkin selembar kertas) dapat dibantu dengan NLP menggunakan Deep Learning.
Proses ini dapat mencapai banyak hal dengan data teks yang tidak terstruktur dengan menemukan pola sentimen, kata-kata utama yang digunakan untuk skenario tertentu, dan papan tulis teks tertentu di dalam blok teks menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk teks ke ucapan, yaitu Neural Networks.
Pemeriksa tata bahasa atau grammar adalah salah satu aplikasi NLP yang paling umum digunakan. Alat-alat ini mencari kesalahan dalam konten kami dan membuat ide untuk cara memperbaikinya. Teknologi ini sudah diprogram dengan informasi tentang tata bahasa yang tepat dan dapat membedakan antara penggunaan yang benar dan tidak tepat.
Salah satu alat paling populer dalam hal ini adalah Grammarly. Pemeriksa tata bahasa sangat berguna dan bermanfaat bagi semua orang. Mereka dapat digunakan oleh siapa saja, mulai dari anak sekolah hingga eksekutif senior, untuk meningkatkan kualitas dan kejelasan tulisan mereka. Kualitas penulisan meningkat secara dramatis dengan alat tata bahasa, dan banyak orang tertarik pada edisi berbayar produk, menghasilkan peningkatan pendapatan.
Grammarly adalah pemeriksa tata bahasa yang berfungsi di cloud. Menurut mereka, tim ahli bahasa dan teknolog pembelajaran mendalam mereka menciptakan algoritma yang menganalisis jutaan frasa dari teks studi untuk menemukan norma dan pola penulisan yang efektif.
Ia juga belajar dari data; setiap kali pengguna menerima atau menolak saran Grammarly, fungsi AInya meningkat. Cara kerja AI yang tepat tidak diketahui, tetapi jelas bahwa ia menggunakan banyak pendekatan NLP.
Praktik mengekstraksi data dan wawasan yang bermakna dari data teks dikenal sebagai analisis teks. Ulasan produk pelanggan, data chatbot, surat saran pelanggan, dan data teks lainnya adalah contoh data teks yang dimiliki bisnis.
Analisis teks dapat digunakan untuk menguraikan dan mengenali tren data, serta membuat keputusan komersial. Perhitungan frekuensi word /fase, produksi cloud kata, analisis sentimen, dan metode lainnya termasuk di antaranya. Ini juga menyediakan cara yang nyaman untuk bekerja dengan sejumlah besar data teks. Teks atau dokumen sumber diproses dalam proses analisis teks, dan kemudian berbagai pendekatan NLP diterapkan pada mereka. Untuk memulai, semua tanda baca dan simbol yang tidak perlu telah dihapus.
Stopwords kemudian harus dihilangkan. Stopwords adalah kata-kata yang paling umum dalam bahasa apa pun, dan mereka sering tidak menyampaikan emosi. Dalam bahasa Inggris, kata kunci termasuk dan, pada, yang, pada, adalah, dalam, dan seterusnya. Untuk menghilangkan stopwords ini dari teks kita, kita dapat menggunakan berbagai metode dan algoritma. Membersihkan teks untuk analitik juga mencakup tahapan seperti membendung dan lemmatisasi. Teks sekarang siap untuk diproses dan dikerjakan setelah menggunakan semua teknik NLP dasar.
Saluran bantuan dan jaringan dukungan pelanggan yang solid sangat penting untuk bisnis. Chatbots adalah aspek penting dari sistem layanan pelanggan yang berfungsi dengan baik. Asisten virtual dan chatbots sekarang biasa di sebagian besar layanan dan aplikasi online.
Kemampuan Generasi Bahasa Alami memungkinkan chatbots untuk berkomunikasi dengan pelanggan atau klien manusia dan memecahkan atau memahami masalah mereka sebelum seorang eksekutif manusia dapat campur tangan. Chatbots diprogram sebelumnya dengan pertanyaan dan tanggapan potensial. Duolingo, misalnya, memiliki chatbots efektif yang dapat menjawab berbagai pertanyaan.
Chatbots sangat efektif dalam menangkap prospek dan mengubahnya menjadi klien yang membayar. Chatbots menjadi lebih hemat biaya dan lebih mudah untuk berinteraksi dengan sebagai teknologi meningkat. Input teks dalam bentuk permintaan dan keraguan pengguna diberikan kepada chatbot. Chatbots yang berbeda bekerja dengan cara yang berbeda, tetapi mereka semua menggunakan database atau algoritma untuk memberikan respons yang mengatasi masalah bisnis ketika input pengguna disampaikan.
Masalah ini adalah apa yang disebut klasifikasi teks dari sudut pandang metodologis. Prognosis untuk variabel target yang ditentukan sebelumnya dibuat berdasarkan teks. Untuk melatih model, data, dalam hal ini dokumen medis, harus dianotasi dengan variabel target, seperti standar dalam pembelajaran yang diawasi. Karena masalah kategorisasi (peserta penelitian yang tepat atau tidak cocok) harus ditangani di sini, para ahli secara manual menganalisis kesesuaian beberapa orang di kolam renang untuk penelitian ini. Model ini sekarang dapat memahami korelasi antara catatan medis seseorang dan kesesuaiannya berdasarkan contoh pelatihan ini.
Analisis sentimen adalah metode klasifikasi teks yang populer. Ini melibatkan mengkategorikan teks ke dalam kelompok emosi yang telah ditentukan (misalnya, negatif atau positif). Data ini sangat berharga di ranah keuangan dan untuk memantau media sosial. Kategorisasi teks juga dapat digunakan dalam berbagai situasi ketika penting untuk mengatur dokumen berdasarkan kategori (misalnya, faktur, surat, pengingat).
Beberapa tugas NLP yang berbeda sekarang sudah dapat diselesaikan dengan kualitas luar biasa. Natural language processing (NLP) tidak dapat disangkal merupakan topik yang telah mendapat banyak minat di dunia Big Data baru-baru ini. NLP bukan hanya topik studi yang menarik, tetapi juga teknologi yang penggunaannya di dunia komersial berkembang sepanjang waktu. NLP tidak hanya akan menjadi dasar budaya perusahaan berbasis data di masa depan, tetapi juga memiliki potensi inovasi yang signifikan melalui aplikasi langsung, yang layak diinvestasikan.
