Natural language processing adalah
Natural language processing adalah-Bagaimana kecerdasan buatan seperti Google Assistant atau lutfin memahami instruksi yang kami berikan? Pemrosesan bahasa alami adalah program yang digunakan untuk memahami instruksi.
Istilah ini mungkin asing di telinga orang awam, namun nyatanya sering kita jumpai dalam aktivitas sehari-hari meskipun kita tidak menyadarinya.
Natural language processing adalah
Apa Itu Natural Language Processing?
Natural language processing adalah (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berhubungan dengan interaksi antara komputer dan manusia menggunakan bahasa alami.
Menurut Textmetrics, NLP digunakan untuk mengukur sentimen dan menentukan bagian mana dari bahasa manusia yang penting.
Pemrosesan bahasa alami digunakan untuk aplikasi berikut.
Aplikasi terjemahan bahasa seperti Google Translite.
Aplikasi pengolah kata seperti Microsoft Word dan Grammarly, yang menggunakan NLP untuk memeriksa keakuratan tata bahasa teks.
Chatbots atau aplikasi Interactive Voice Response (IVR) untuk menanggapi permintaan pengguna tertentu.
Aplikasi asisten pribadi seperti OK Google, Siri, Cortana, dan Alexa.
Ada berbagai pendekatan yang digunakan untuk membuat komputer memahami bahasa manusia.
1. Pendekatan simbolis
Pendekatan simbolik menggunakan pendekatan berdasarkan aturan dan leksikon yang dikembangkan oleh manusia.
Artinya, sistem menerima kaidah-kaidah tutur dalam bahasa-bahasa tertentu yang disadari dan dicatat oleh para ahli bahasa untuk dipatuhi.
2. Pendekatan statistik
Pendekatan statistik didasarkan pada contoh-contoh fenomena kebahasaan yang dapat diamati dan diulang-ulang. Sistem mengenali tema yang berulang melalui analisis matematis.
Setelah mengidentifikasi tren dalam sampel teks yang besar, sistem komputer dapat mengembangkan aturan linguistiknya sendiri yang akan digunakan untuk menganalisis bahasa input yang digunakan.
3. Pendekatan koneksi
Pendekatan koneksi merupakan pendekatan yang menggabungkan pendekatan simbolik dan pendekatan statistik.
Ini dimulai dengan menggunakan aturan bahasa umum dan mengadaptasinya ke aplikasi input spesifik yang diturunkan dari pendekatan statistik.
Baca Juga artikel dibawah ini :
Kode rahasia higgs domino island
Cara menghapus akun facebook di higgs domino
Teknik yang Digunakan dalam NLP
1. Sintaks
Sintaks mengacu pada pengaturan kata-kata dalam sebuah kalimat sehingga tampak masuk akal secara tata bahasa.
NLP menggunakan analisis sintaks untuk menerapkan aturan tata bahasa ke kumpulan kata yang ditemukannya.
Ada beberapa teknik sintaks yang dapat digunakan.
Lemmatization, mereduksi berbagai bentuk kata yang berubah menjadi satu bentuk untuk memudahkan analisis.
Segmentasi morfologi melibatkan pembagian kata menjadi unit-unit individu atau morfem.
Segmentasi kata, membagi sebagian besar teks kontinu menjadi unit yang berbeda.
Pemberian tag part-of-speech, dengan mengidentifikasi part of speech untuk setiap kata.
Parsing, dengan melakukan analisis gramatikal untuk kalimat-kalimat yang disediakan.
Akhir kalimat, dengan menempatkan batas kalimat pada potongan teks yang besar.
Stemming, memotong kata-kata yang diubah ke bentuk akarnya.
2. Semantik
Semantik mengacu pada makna yang disampaikan oleh sebuah teks. Ini adalah aspek yang paling sulit untuk dianalisis dalam pemrosesan bahasa alami dan belum sepenuhnya dipelajari.
Analisis ini melibatkan penerapan algoritma komputer untuk memahami arti dan interpretasi kata-kata dan bagaimana kalimat disusun.
Berikut ini adalah beberapa teknik semantik yang biasa digunakan dalam NLP.
Pengenalan entitas bernama (NER), melibatkan penentuan bagian-bagian yang dapat diidentifikasi dari teks dan mengkategorikannya ke dalam kelompok-kelompok tertentu. Misalnya, nama orang dan nama tempat.
Disambiguasi makna kata melibatkan pemberian makna pada kata-kata berdasarkan konteksnya.
Generasi bahasa alami, melibatkan penggunaan database untuk mendapatkan maksud semantik dari teks dan mengubahnya menjadi bahasa manusia.
Bagaimana Sistem NLP Menafsirkan Bahasa?
NLP menafsirkan bahasa pada enam tingkat.
1. Tingkat morfologi
Morfem adalah satuan makna terkecil dari sebuah kata. Tingkat ini berkaitan dengan morfem dalam perannya sebagai bagian yang membentuk kata-kata.
2. Tingkat leksikal
Pada level ini, sistem akan fokus pada bagaimana bagian-bagian kata (morfem) bergabung membentuk kata. Kemudian, sistem akan mengidentifikasi perbedaan untuk menemukan arti dari setiap kata.
3. Tingkat sintaks
Level ini berfokus pada teks pada level kalimat. Tahap ini berkisar pada gagasan bahwa dalam sebagian besar bahasa, arti sebuah kalimat bergantung pada urutan kata dan tata bahasanya.
4. Tingkat semantik
Pada level ini, sistem berfokus pada bagaimana konteks kata dalam kalimat membantu menentukan arti kata pada level individu.
5. Tingkat wacana
Level ini berfokus pada bagaimana kalimat berhubungan satu sama lain dalam sebuah teks. Sistem akan mengidentifikasi urutan dan susunan kalimat yang dapat mempengaruhi makna kalimat.
6. Tingkat pragmatis
Level ini berfokus pada makna kata atau kalimat pada kesadaran situasional dan pengetahuan tentang dunia. Pada dasarnya, sistem akan mengidentifikasi makna teks yang paling mungkin dan paling masuk akal.
Tujuan akhir dari pemrosesan bahasa alami adalah agar komputer dapat mencapai pemahaman bahasa seperti manusia.
Ketika ini tercapai, sistem komputer akan dapat memahami, menarik kesimpulan, meringkas, menerjemahkan dan menghasilkan teks dalam bahasa manusia yang akurat.
Itulah hal-hal yang perlu Anda ketahui tentang Natural language processing dengan mudah dipahami. Seiring dengan perkembangan zaman, pemahaman menjadi hal yang cukup penting bagi Anda yang bekerja di bidang teknologi.
Natural Language Processing PDF Dalam Kehidupan Sehari-hari
Natural Language Processing With Python's
Akhir kata :