Pengantar Pemrosesan Bahasa Alami

Kami secara resmi menjadi bagian dari dunia yang didominasi secara digital di mana kehidupan kami berputar di sekitar teknologi dan inovasinya. Setiap detik dunia menghasilkan jumlah data yang tidak dapat dipahami, yang sebagian besar tidak terstruktur. Dan sejak Big Data dan Ilmu Data mulai mendapatkan daya tarik baik di domain TI dan bisnis, menjadi penting untuk memahami kumpulan besar data mentah dan tidak terstruktur ini untuk mendorong keputusan dan inovasi berbasis data. Tetapi bagaimana tepatnya kita dapat memberikan koherensi pada data yang tidak terstruktur?
Jawabannya sederhana – melalui Natural Language Processing (NLP).

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Secara sederhana, NLP mengacu pada kemampuan komputer untuk memahami ucapan atau teks manusia seperti yang diucapkan atau ditulis. Secara lebih komprehensif, pemrosesan bahasa alami dapat didefinisikan sebagai cabang dari Kecerdasan Buatan yang memungkinkan komputer untuk memahami, memahami, menafsirkan, dan juga memanipulasi cara komputer berinteraksi dengan manusia dan bahasa manusia. Ini menarik inspirasi baik dari linguistik komputasi dan ilmu komputer untuk menjembatani kesenjangan yang ada antara bahasa manusia dan pemahaman komputer.
Pembelajaran Mendalam: Selami Dunia Pembelajaran Mesin!

Konsep pemrosesan bahasa alami bukanlah hal baru – hampir tujuh puluh tahun yang lalu, pemrogram komputer menggunakan 'kartu punch' untuk berkomunikasi dengan komputer. Sekarang, bagaimanapun, kami memiliki asisten pribadi yang cerdas seperti Siri dan Alexa yang dengannya kami dapat dengan mudah berkomunikasi dalam istilah manusia. Misalnya, jika Anda bertanya kepada Siri, "Hei, Siri, mainkan saya lagu Careless Whisper" , Siri akan dengan cepat menjawab Anda dengan "Oke" atau "Tentu" dan mainkan lagunya untuk Anda! Betapa kerennya itu?

Tidak, itu bukan sihir! Ini hanya mungkin karena NLP yang didukung oleh teknologi AI, ML, dan Deep Learning. Mari kita uraikan untuk Anda – saat Anda berbicara ke perangkat Anda, itu menjadi aktif. Setelah diaktifkan, ia menjalankan tindakan tertentu untuk memproses ucapan Anda dan memahaminya. Kemudian, dengan sangat cerdik, ia merespons Anda dengan jawaban yang diartikulasikan dengan baik dengan suara seperti manusia. Dan hal yang paling mengesankan adalah semua ini dilakukan dalam waktu kurang dari lima detik!

Peluang Karir dalam Pemrosesan Bahasa Alami

Seperti yang kami sebutkan di atas, pemrosesan bahasa alami memungkinkan komputer untuk berinteraksi dengan manusia dalam bahasa mereka sendiri. Melalui NLP, komputer dapat mendengar ucapan dan membaca teks, dan secara bersamaan menafsirkan dan mengukur sentimen di baliknya untuk merespons dengan tepat. Karena Big Data dimanfaatkan oleh sebagian besar perusahaan di seluruh dunia, organisasi dan institusi di berbagai sektor industri menggunakan teknik dan alat NLP untuk mengekstrak informasi yang berarti dari kumpulan data besar. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET, dan Apache OpenNLP adalah beberapa perpustakaan NLP open-source populer yang digunakan dalam kasus dan aplikasi dunia nyata.
Meningkatnya minat di bidang pemrosesan bahasa alami menciptakan peluang karir baru bagi para profesional yang berspesialisasi dalam Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Linguistik Komputasi. Organisasi terkenal seperti Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic, dan Sainsbury, untuk beberapa nama, mempekerjakan pakar dan analis pemrosesan bahasa alami.
Peran pekerjaan di NLP cukup bervariasi dan bercabang seperti insinyur NLP, ilmuwan NLP, arsitek NLP, Artis Voice Over, ilmuwan riset terapan NLP, ilmuwan data kognitif, dan sebagainya. Terlepas dari peran ini, salah satu peran pekerjaan yang paling menonjol di bidang pemrosesan bahasa alami adalah sebagai Pelatih. Banyak perusahaan mempekerjakan ahli NLP untuk tujuan pembinaan kinerja eksekutif di lembaga masing-masing.
Gaji profesional NLP cukup baik. Misalnya, gaji rata-rata insinyur NLP Pembelajaran Mesin di AS berkisar antara $ 119.256 - $ 169.853 per tahun. Seorang Ilmuwan Riset NLP, di sisi lain, menghasilkan sekitar $ 72.040 per tahun.

6 Ide Proyek Pembelajaran Mesin yang Menarik Untuk Pemula

Pemrosesan Bahasa Alami di Dunia Nyata

Saat ini, pemrosesan bahasa alami terutama digunakan untuk penambangan teks, terjemahan mesin, dan penjawab pertanyaan otomatis. Faktanya, NLP telah menemukan aplikasinya dalam banyak kasus penggunaan dunia nyata termasuk peringkasan teks otomatis, penandaan bagian-of-speech, ekstraksi topik, analisis sentimen, pengenalan entitas bernama, ekstraksi hubungan, stemming, dan banyak lagi.
Inilah cara pemrosesan bahasa alami dimanfaatkan oleh perusahaan di berbagai paralel industri:
Fitur "Pemeriksaan Ejaan" dari Microsoft Word adalah salah satu aplikasi NLP yang paling dasar. sekali lagi, teknik NLP berjalan lancar di mesin pencari populer yaitu Google dan Bing. Mesin pencari ini memanfaatkan teknik NLP untuk mengidentifikasi dan mengekstrak kata kunci dari teks untuk mengurai permintaan pencarian dan mengisi indeks pencarian di situs mereka.
Bisnis menggunakan teknik NLP, analisis sentimen, untuk memahami dan menafsirkan bagaimana klien mereka bereaksi terhadap produk dan layanan mereka. Dengan mengungkap pandangan emosional dan respons pelanggan, analisis sentimen memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan produk dan layanan mereka sesuai dengan selera dan preferensi pelanggan mereka.
Royal Bank of Scotland telah menjadi salah satu pendukung terbesar Analisis Teks. Menggunakan analitik teks , bank telah mampu mengungkap pola dan tren penting dengan menyelami data umpan balik pelanggan dari email, survei, serta panggilan pengaduan. Dengan menganalisis dan menafsirkan data ini melalui analisis teks, bank dapat memahami keluhan pelanggannya dan memperbaikinya.
Di sektor keuangan, perusahaan menerapkan teknik NLP untuk mengekstrak informasi yang bermakna dan relevan dari teks biasa dan menggunakan data yang diperoleh, mereka dapat mengukir keputusan dan strategi perdagangan berbasis data.
Meskipun ini pada dasarnya adalah teknik dan aplikasi NLP berbasis teks, pemrosesan bahasa alami juga diperluas ke pengenalan suara dan ucapan. Seperti yang kami sebutkan di awal posting ini, NLP digunakan di asisten pribadi pintar seperti Siri Apple, Cortana Microsoft, dan Alexa Amazon. Asisten virtual ini dapat melakukan semua jenis tugas – mulai dari tugas sederhana seperti mengubah pencahayaan ruangan Anda dan memberikan pembaruan cuaca hingga tugas yang lebih rumit seperti berbelanja online untuk Anda.

Keterampilan yang Diperlukan untuk menjadi Ahli ML dan NLP

Karena pemrosesan bahasa alami menjembatani dua dunia linguistik dan komputer, itu menuntut tingkat keahlian tertentu di kedua bidang tersebut.

Ilmu bahasa

Anda harus dapat memahami aspek dan konsep dasar linguistik seperti pengenalan ucapan, ekstraksi informasi, fragmentasi kalimat, bagian ucapan, dan sebagainya.

Pemrograman

Insinyur ML NLP atau ilmuwan riset NLP harus memiliki keterampilan pemrograman yang baik. Anda harus berpengalaman dalam setidaknya satu bahasa pemrograman, baik itu Python atau Java atau Ruby, atau bahasa tingkat tinggi lainnya dalam hal ini. Selain itu, Anda harus memiliki konsep dasar ML (klasifikasi, regresi, estimasi probabilitas, integrasi data, pohon keputusan, dll.) dan NLP (sintaks, semantik, pengenalan suara, dll.).
Terlepas dari keterampilan ini, Anda harus memiliki pengetahuan dasar tentang Probabilitas & Statistik dan jaringan saraf rekursif (RNN). Ini adalah komponen penting dari banyak bidang penelitian dan NLP tidak terkecuali.
6 Kali Kecerdasan Buatan Mengejutkan Dunia

Seiring kemajuan teknologi AI dan ML, hal itu memunculkan prospek pekerjaan baru dan menarik di bidang pemrosesan bahasa alami. Pada tahun 2016, pemrosesan bahasa alami ditampilkan sebagai keterampilan terpanas di pasar pekerjaan global di Upwork. Ini menunjukkan bahwa permintaan akan tenaga profesional yang terampil dan terlatih yang dapat menangani pemrograman komputer dan keterampilan pemrosesan bahasa alami akan meningkat pesat dalam waktu dekat.