Apa Itu Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Pemrosesan bahasa alami atau NLP adalah teknik yang berbasis kecerdasan buatan (AI) yang membuat pembelajaran mesin berguna untuk aplikasi bisnis.

Menurut survei McKinsey tahun 2021, lebih dari separuh bisnis menggunakan AI untuk setidaknya satu proses dan beberapa berada dalam tahap lanjutan dari penerapan AI.

NLP menyederhanakan pertukaran informasi antara manusia dan mesin sehingga algoritme AI dapat menerima data dengan cara baru. Teknologi ini juga berimplikasi pada Metaverse karena memungkinkan manusia di dalam dunia virtual menjadi lebih hidup.

Apa itu NLP?

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah studi lintas disiplin ilmu linguistik, ilmu komputer, dan kecerdasan buatan untuk membangun sistem digital yang dapat memahami masukan manusia dan meresponsnya dengan tepat.

Pada dasarnya, NLP ini memungkinkan mesin memahami bahasa biner (0 dan 1) untuk memproses bahasa manusia seperti bahasa Inggris dan bahasa lainnya.

NLP memiliki dua subset inti, pemahaman bahasa alami (NLU) dan generasi bahasa alami (NLG). Yang pertama mengubah bahasa manusia menjadi format yang dapat dibaca mesin untuk analisis AI. Setelah dianalisis, NLG menghasilkan respons yang sesuai dan mengirimkannya kembali ke pengguna manusia dalam bahasa yang sama.

Bagaimana Cara Kerja NLP?

NLP dapat diterapkan pada teks dan ucapan. Untuk teks, ia menggunakan pengenalan karakter optik (OCR) untuk mengubah teks dalam bahasa Inggris atau bahasa lain menjadi blok data yang dapat dipahami komputer.

Dibutuhkan teks tidak terstruktur seperti formulir PDF atau media sosial dan mengubahnya untuk pemrosesan mesin. Dalam kasus pidato, ia menggunakan teknik pengenalan suara untuk memecah audio menjadi struktur linguistik yang disebut fonem, atau unit suara yang berbeda, yang kemudian dicocokkan dengan padanan teksnya untuk pemrosesan mesin.

Setelah teks atau ucapan dikonversi, mesin NLP meneruskannya ke algoritme AI, yang dapat menggunakan input ini untuk melakukan berbagai tugas seperti menyelesaikan kueri menggunakan database FAQ atau membuat transkripsi.

Setelah data input dianalisis, data tersebut dilewatkan melalui lapisan NLG yang mengubah respons algoritme menjadi format teks atau audio agar dapat dipahami oleh pengguna manusia.

Tugas umum NLP dalam Aplikasi Digital

Teknologi NLP tertanam ke dalam aplikasi dan sistem perangkat lunak untuk melakukan berbagai macam tugas. Ini termasuk:

1. Speech-to-text 

 Mengonversi input ucapan menjadi output teks untuk menangani kasus penggunaan seperti teks waktu nyata dan transkripsi rapat. NLP untuk Speech-to-text juga membantu untuk tujuan aksesibilitas.

2. Sense disambiguation 

Teknik NLP canggih yang memungkinkan mesin memahami penggunaan kata yang kontekstual. Misalnya, chatbot dapat memahami perbedaan antara penggunaan "make" dalam "make the cut" dan "make a bet", berkat disambiguasi indra bertenaga NLP.

3. Analisis sentimen 

Ini adalah salah satu aplikasi NLP yang paling umum. Ini mengubah pernyataan manusia menjadi format yang dapat dibaca mesin untuk mendeteksi kata dan frasa tertentu yang menunjukkan sentimen. NLP yang digunakan dengan cara ini memungkinkan algoritma media sosial untuk memahami posting mana yang bahagia, mana yang sedih, dan seterusnya.

4. Penandaan tata bahasa  

Di sini, NLP membantu mengidentifikasi bagian ucapan dari kata tertentu, tergantung pada konteksnya. Ini berguna untuk menghasilkan transkripsi dan ringkasan rapat yang akurat.

5. Pengenalan entitas bernama 

Mesin NLP dapat mengenali dan mengklasifikasikan teks dan objek ucapan. Misalnya, dapat mengidentifikasi kata "UK" sebagai lokasi dan "sandwich" sebagai makanan.

4. Aplikasi ini ditampilkan dalam berbagai jenis perangkat lunak, termasuk aplikasi virtual reality (VR).

Apa Arti NLP di Metaverse?

NLP di metaverse (atau di lingkungan virtual lainnya) akan memberi pengguna VR metode alternatif untuk memberikan input. Itu juga akan melengkapi lingkungan VR dengan cara alternatif untuk menanggapi input pengguna.

Biasanya, navigasi di VR dilakukan melalui pengontrol genggam, gerakan, atau pelacakan mata. Pengguna dapat menekan beberapa tombol, menggerakkan joystick, menggulir ke atas/menggulir ke bawah, dan lainnya, menggunakan pengontrol VR untuk menavigasi ruang imersif seperti metaverse. NLP menambahkan kontrol berbasis suara ke pengalaman ini.

Misalnya, pintu di dalam game VR terbuka saat pemain berbicara ke mikrofonnya. Karena Metaverse mencoba meniru pengalaman dunia nyata dengan tingkat realisme yang luar biasa, perintah suara akan memainkan peran penting.

Demikian pula, elemen digital di dalam Metaverse juga dapat "berbicara kembali" menggunakan NLP. Karakter non-bermain (NPC) dalam game atau manusia digital biasanya merespons pengguna VR menggunakan gelembung ucapan.

NLP akan membawa interaksi ini ke tingkat yang sama sekali baru, sehingga memungkinkan untuk menghasilkan respons audio lengkap dengan nuansa linguistik dan modulasi suara. Bahkan dapat secara otomatis menerjemahkan tanggapan ke berbagai bahasa untuk menjangkau khalayak yang lebih luas.

Inilah sebabnya mengapa perusahaan metaverse seperti Meta Platforms Inc. meluncurkan bantuan NLP untuk pengembang. Pada November 2021, Meta meluncurkan SDK Suara yang memungkinkan pengembang VR membuat enlingkungan menggunakan perintah suara dan dukungan multibahasa.

Mengapa Pemrosesan Bahasa Alami Penting untuk XR?

NLP memainkan peran penting dalam realitas diperpanjang (XR) karena:

1. Memungkinkan pengguna untuk menjalankan perintah bahkan ketika tangan mereka sibuk. Ini memiliki implikasi besar bagi personel layanan lapangan yang menggunakan teknologi bantuan XR.

2. Sederhanakan pengalaman penelusuran dan penjelajahan web di VR, memberikan alternatif untuk keyboard virtual.

3. Jadikan pengalaman berkendara dan navigasi handsfree lainnya lebih mulus di VR. Ini penting terutama untuk gameplay.

4. Membuat teknologi seperti metaverse lebih mudah diakses oleh pemirsa non-bahasa Inggris melalui terjemahan dan transkripsi otomatis.

5. Mendukung asisten virtual yang lebih realistis, yang dapat memproses input pengguna secara real-time. Organisasi dapat menggunakan teknologi ini untuk menyediakan layanan dukungan di Metaverse.

6. Perlu diingat bahwa NLP masih merupakan teknologi yang berkembang dan tingkat akurasinya saat memproses input kurang dari 100 persen.

Meskipun memiliki potensi besar untuk masa depan, organisasi harus berinvestasi dalam mengembangkan NLP pada tahap eksperimental, melatih model NLP pada berbagai data, dan memastikan penggunaan etis dari data suara dan teks yang diambil.

Bagikan Artikel ini