Natural language processing memastikan agar AI dapat memahami bahasa alami yang kita gunakan sehari-hari. Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan atau AI yang memungkinkan komputer memahami bahasa manusia, entah itu yang tertulis, lisan, bahkan berupa coretan.
Saat ini perangkat AI sudah semakin berkembang dan kita gunakan sehari-hari, dengan atau tanpa sadar. Dampak natural language processing pun sebenarnya sudah kita rasakan dalam berbagai segi kehidupan. Supaya lebih memahaminya, simak definisi, kelebihan, tantangan, dan contohnya di bawah ini.
Apa Itu Natural Language Processing?
Natural language processing adalah pemrosesan bahasa alami, yang merupakan bagian dari AI, ilmu komputer dan linguistik, fokusnya pada membuat komunikasi manusia dapat dipahami oleh komputer, apa pun bentuknya. Biasa disingkat dengan NLP, pemrosesan ini sudah digunakan di berbagai layanan sehari-hari.
Contoh natural language processing yang paling umum adalah asisten digital yang bisa diaktifkan di hampir semua smartphone keluaran terbaru. Asisten digital juga sekarang bisa ditanamkan di perangkat elektronik lainnya, seperti TV. Fitur penerjemah yang biasa kita gunakan sehari-hari pun menggunakan NLP.
Kelebihan Natural Language Processing
Ada banyak kelebihan yang ditawarkan NLP, di antaranya adalah:
1. Menganalisis Kumpulan Data Lebih Besar
Untuk pemakaian individu yang datanya kecil, NLP dapat berjalan dengan baik. Tapi ternyata data perusahaan yang skalanya sangat besar pun dapat ditangani dengan baik dan terstruktur oleh NLP. Misalnya data dalam bentuk dokumen, survei, email, ulasan pelanggan, komentar di media sosial, dan masih banyak lagi, yang bisa masuk ratusan hingga ribuan setiap harinya.
Untuk mengolah data ini dengan komputer konvensional, tentu butuh waktu berhari-hari, bahkan bisa berminggu-minggu untuk memrosesnya. Sedangkan, komputer yang menggunakan NLP mampu melaksanakannya secara otomatis. Hasilnya akurat dan mampu menghemat waktu dengan signifikan.
2. Menganalisis dengan Lebih Obyektif
Saat melakukan tugas yang berulang seperti membaca, memroses, hingga menganalisis data yang terlalu banyak, manusia pasti akan kehilangan fokus atau jenuh di titik tertentu. Akibatnya, hasil analisis pun kurang konsisten dan tidak obyektif.
Di sinilah pentingnya komputer dengan teknologi NLP yang tidak akan kelelahan atau bias dalam mengolah data. Hasil analisis tetap konsisten dan obyektif, tak masalah berapa pun jumlah data yang diolah dan dibutuhkan perusahaan.
3. Menyederhanakan Proses Sehari-hari
Untuk meningkatkan strategi bisnis dengan efektif, perusahaan perlu meninjau masukan pelanggan terkait produk atau layanannya. Namun jika karyawan harus melakukannya secara manual, hasilnya tidak akan efektif dan sangat rumit. Komputer dengan NLP mampu melakukannya dengan efektif dan efisien.
Perusahaan dapat dengan mudah menemukan apa yang disukai pelanggan dan apa yang tidak disukai pelanggan secara real-time. Dengan begitu, ke depannya perusahaan mampu lebih fokus pada hal-hal yang lebih disukai pelanggan untuk kinerja yang lebih baik lagi.
4. Meningkatkan Pengalaman Pelanggan
Membiarkan pelanggan menunggu lama karena data yang belum diolah seiring dengan banyaknya data yang masuk, tentu akan membuat pelanggan kesal. NLP mampu membantu mengatasi hal ini karena dapat bekerja cepat.
Ada banyak alat NLP yang dapat dimanfaatkan untuk merespons pelanggan sesegera mungkin, seperti chatbot dan asisten virtual. Layanan pelanggan meningkat, kepuasan pun akan membuat mereka lebih loyal.
5. Mengumpulkan Data yang Dapat Ditindaklanjuti
NLP mampu menganalisis percakapan di media sosial, hasil survei terbuka, atau ulasan online terkait produk/layanan perusahaan. Data yang dikumpulkan ini kemudian dapat ditindaklanjuti untuk mencapai layanan pelanggan lebih baik, kualitas produk lebih meningkat, dan mendapat keuntungan yang lebih banyak.
Tantangan Natural Language Processing
Meski NLP sudah sangat membantu, tapi tentu masih ada kekurangannya. Karena itu, NLP sering menghadapi beberapa tantangan, di antaranya adalah:
1. Menangani Ambiguitas Bahasa
Ini adalah salah satu tantangan terbesar NLP. Setiap bahasa memiliki konteks dan nuansanya sendiri. Satu kata saja terkadang dapat memiliki beberapa arti yang digunakan sesuai konteks. Nah, NLP terkadang belum bisa menyesuaikan arti dan penggunaannya sesuai dengan konteks, sehingga hasilnya kurang tepat.
2. Pemahaman Kontekstual
NLP masih kesulitan memahami konteks yang lebih luas dari kata atau kalimat yang digunakan manusia. Konteks bisa berdasarkan banyak hal, mulai dari latar belakang budaya, jargon, ekspresi, dan lain-lain. Tingkat pemahaman ini membutuhkan pengembangan NLP yang lebih maju dan data lebih banyak.
3. Memroses Konten Multibahasa
Bahasa di dunia ini jumlahnya luar biasa banyak. NLP saat ini masih agak kesulitan menangani konten yang menggunakan beberapa bahasa sekaligus. Terutama kalau kita menugaskan NLP untuk menganalisis bahasa yang jarang digunakan dan datanya terbatas.
4. Persyaratan Komputasi
Untuk menggunakan NLP tingkat lanjut yang pintar dan canggih, tentu dibutuhkan sumber daya komputasi yang tinggi. Sampai saat ini, harganya masih tinggi, sehingga perusahaan kecil belum tentu mampu menjangkaunya, sehingga yang bisa mengaksesnya sangat terbatas.
5. Respons Secara Real-time
Dalam aplikasi dan software apa pun, tentu akan ada latensinya. Aplikasi seperti asisten digital dan terjemahan membutuhkan respons secara real-time, di saat yang sama hasilnya harus akurat. Untuk data dalam jumlah besar, terkadang respons secara real-time ini masih sulit didapat.
Penerapan Natural Language Processing
Berikut ini beberapa contoh NLP yang digunakan sehari-hari:
1. Filter Email
merupakan aplikasi NLP online yang paling awal dan mendasar. Filter digunakan untuk menyaring spam. Bentuk yang lebih terkini mampu mengklasifikasikan email berdasarkan kategori utama, sosial, dan promosi.
2. Asisten Pintar
Siri, Apple, dan Alexa adalah contoh asisten pintar yang dapat sangat membantu. Bahkan bentuk yang lebih modern seolah mampu berbicara dengan manusia. Tentu masih ada keterbatasan di sana-sini, yang perlu ditingkatkan.
3. Hasil Pencarian
Mesin pencari atau browser menggunakan NLP untuk menampilkan hasil yang relevan berdasarkan perilaku dan niat pengguna. Karena itu, hasil pencarian di smartphone kita mungkin agak berbeda dengan orang lain.
4. Prediksi Teks
Kalau sedang chat, sering kali kita baru mengetik 2 huruf tapi sudah muncul prediksi kata di atasnya. Ini adalah bentuk dari NLP yang sudah ada sejak beberapa tahun lalu. Saat ini, modelnya sudah jauh lebih pintar dan sangat membantu.
Masih akan berkembang pesat ke depannya, natural language processing merupakan salah satu solusi AI yang sangat dibutuhkan dalam keseharian kita. Untuk menggunakan AI dengan pintar, pastikan memilih platform AI yang berkualitas.
BigBox hadir sebagai End-to-End Data Management & Analytics Platform dari PT Telkom Indonesia. Layanan AI dari BigBox telah dipercaya oleh berbagai perusahaan di Indonesia, karena itu langsung saja kunjungi web BigBox untuk info layanan lengkapnya.