Apa yang dimaksud dengan NLP?
Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah sebuah teknologi machine learning yang memberi komputer kemampuan untuk menginterpretasikan, memanipulasi, dan memahami bahasa manusia. Banyak organisasi dewasa ini memiliki begitu banyak data suara dan teks dari berbagai saluran komunikasi seperti email, pesan teks, umpan berita media sosial, video, audio, dan banyak lagi. Mereka menggunakan perangkat lunak NLP untuk memproses data ini secara otomatis, menganalisis maksud atau sentimen dalam pesan, dan merespons komunikasi manusia dalam waktu nyata.
Mengapa NLP penting?
Pemrosesan bahasa alami (NLP) sangat penting untuk menganalisis data teks dan ucapan secara penuh dan efisien. Teknologi ini dapat menjelajahi berbagai perbedaan dalam dialek, bahasa gaul, dan penyimpangan tata bahasa yang khas dalam percakapan sehari-hari.
Banyak perusahaan menggunakan teknologi ini untuk berbagai tugas otomatis, seperti untuk:
• Memproses, menganalisis, dan mengarsipkan dokumen besar
• Menganalisis umpan balik pelanggan atau rekaman pusat panggilan
• Menjalankan chatbot untuk layanan pelanggan otomatis
• Menjawab pertanyaan seputar siapa-apa-kapan-di mana
• Menglasifikasikan dan mengekstraksi teks
Anda juga dapat mengintegrasikan NLP dalam aplikasi yang berhubungan langsung dengan pelanggan untuk berkomunikasi secara lebih efektif dengan pelanggan. Misalnya, chatbot akan menganalisis dan menyortir pertanyaan pelanggan, menjawab pertanyaan-pertanyaan umum secara otomatis, dan mengarahkan kueri yang kompleks ke dukungan pelanggan. Otomatisasi ini membantu mengurangi biaya, mencegah agen menghabiskan waktu pada kueri berulang, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Apa saja kasus penggunaan NLP untuk bisnis?
Bisnis menggunakan perangkat lunak dan alat pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menyederhanakan, mengotomatiskan, dan merampingkan operasi secara efisien serta akurat. Kami memberikan beberapa contoh kasus penggunaan di bawah ini.
Penyuntingan data sensitif
Bisnis di sektor asuransi, hukum, dan perawatan kesehatan memproses, menyortir, dan mengambil sejumlah besar dokumen sensitif seperti catatan medis, data keuangan, dan data privat. Sebagai ganti meninjau informasi secara manual, perusahaan menggunakan teknologi NLP untuk menyunting informasi pengidentifikasi pribadi dan melindungi data sensitif. Sebagai contoh, Chisel AI membantu banyak operator asuransi mengekstraksi nomor polis, tanggal kedaluwarsa, dan atribut nasabah pribadi lainnya dari dokumen yang tidak terstruktur dengan Amazon Comprehend.
Keterlibatan pelanggan
Teknologi NLP memungkinkan chatbot dan bot suara makin terdengar seperti manusia saat bercakap-cakap dengan pelanggan. Banyak bisnis menggunakan chatbot untuk menskalakan kemampuan dan kualitas layanan pelanggan sambil menjaga biaya operasional tetap seminimal mungkin. PubNub, yang membangun perangkat lunak chatbot, menggunakan Amazon Comprehend untuk memperkenalkan fungsionalitas obrolan yang dilokalkan untuk para pelanggan globalnya. T-Mobile menggunakan NLP untuk mengidentifikasi kata kunci tertentu dalam pesan teks pelanggan dan menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Oklahoma State University melakukan deployment solusi chatbot Tanya Jawab untuk menjawab pertanyaan siswa menggunakan teknologi machine learning.
Analitik bisnis
Tenaga pemasaran menggunakan alat NLP seperti Amazon Comprehend dan Amazon Lex untuk mendapatkan persepsi yang berdasar tentang hal-hal yang pelanggan rasakan terhadap produk atau layanan suatu perusahaan. Dengan memindai frasa tertentu, mereka dapat mengukur suasana hati dan emosi pelanggan dalam umpan balik tertulis. Sebagai contoh, Success KPI menyediakan solusi pemrosesan bahasa alami yang membantu bisnis fokus pada area yang ditargetkan dalam analisis sentimen dan membantu pusat kontak mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari analitik panggilan.
Bagaimana cara kerja NLP?
Pemrosesan bahasa alami (NLP) menggabungkan model linguistik komputasional, machine learning, dan deep learning untuk memproses bahasa manusia.
Linguistik komputasional
Linguistik komputasional adalah ilmu memahami dan membangun model bahasa manusia dengan alat komputer dan perangkat lunak. Para peneliti menggunakan metode linguistik komputasional, seperti analisis sintaksis dan semantik, untuk menciptakan kerangka kerja yang membantu mesin memahami bahasa manusia yang digunakan dalam percakapan. Alat seperti penerjemah bahasa, synthesizer teks-ke-ucapan, dan perangkat lunak pengenalan ucapan didasarkan pada linguistik komputasional.
Machine learning
Machine learning adalah teknologi yang melatih komputer dengan data sampel untuk meningkatkan efisiensinya. Bahasa manusia memiliki sejumlah fitur seperti sarkasme, metafora, variasi dalam struktur kalimat, serta tata bahasa dan pengecualian penggunaan yang memerlukan waktu bertahun-tahun untuk dipelajari oleh manusia. Programmer menggunakan metode machine learning untuk mengajari aplikasi NLP mengenali dan memahami fitur-fitur ini secara akurat sejak awal.
Deep learning
Deep learning adalah sebuah bidang machine learning spesifik yang mengajari komputer untuk belajar dan berpikir seperti manusia. Deep learning melibatkan jaringan neural yang terdiri dari simpul pemrosesan data yang terstruktur untuk menyerupai operasi otak manusia. Dengan deep learning, komputer mengenali, menglasifikasikan, dan menghubungkan pola kompleks dalam data input.
Langkah-langkah implementasi NLP
Biasanya, implementasi NLP dimulai dengan mengumpulkan dan menyiapkan data teks atau ucapan yang tidak terstruktur dari banyak sumber seperti gudang data cloud, survei, email, atau aplikasi proses bisnis internal.
Prapemrosesan
Perangkat lunak NLP menggunakan teknik prapemrosesan seperti tokenisasi, stemming, lemmatisasi, dan penghapusan kata henti guna menyiapkan data untuk berbagai aplikasi.
Berikut deskripsi teknik-teknik ini:
- Tokenisasi memecah sebuah kalimat menjadi unit kata atau frasa inividual.
- Stemming dan lemmatisasi menyederhanakan kata ke dalam bentuk akarnya. Misalnya, proses ini mengubah “starting” menjadi “start”.
- Penghapusan kata henti memastikan bahwa kata yang tidak menambahkan makna signifikan ke sebuah kalimat, seperti “for” dan “with”, dihapus.
Pelatihan
Para peneliti menggunakan data yang diproses sebelumnya dan machine learning untuk melatih model NLP guna menjalankan aplikasi spesifik berdasarkan informasi tekstual yang disediakan. Pelatihan algoritma NLP memerlukan pemberian sampel data besar pada perangkat lunak untuk meningkatkan akurasi algoritma.
Deployment dan inferensi
Ahli machine learning kemudian melakukan deployment model atau mengintegrasikan model tersebut ke dalam lingkungan produksi yang sudah ada. Model NLP menerima input dan memprediksi output untuk kasus penggunaan spesifik yang didesain untuk model tersebut. Anda dapat menjalankan aplikasi NLP di data langsung dan mendapatkan output yang diperlukan.
Apa saja tugas NLP?
Teknik pemrosesan bahasa alami (NLP), atau tugas NLP, memecah teks atau ucapan manusia menjadi bagian-bagian lebih kecil yang dapat dengan mudah dipahami oleh program komputer. Kemampuan pemrosesan dan analisis teks umum di NLP diberikan di bawah ini.
Penandaan kelas kata
Dalam proses ini, perangkat lunak NLP menandai kata-kata individual dalam sebuah kalimat menurut penggunaan kontekstual, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, atau kata keterangan. Proses ini membantu komputer memahami bagaimana kata-kata membentuk hubungan yang bermakna satu sama lain.
Disambiguasi makna kata
Beberapa kata mungkin memiliki arti yang berbeda saat digunakan dalam skenario yang berbeda. Misalnya, kata “bat” berarti banyak hal dalam kalimat ini:
- A bat is a nocturnal creature.
- Baseball players use a bat to hit the ball.
Dengan disambiguasi makna kata, perangkat lunak NLP mengidentifikasi makna kata yang dimaksud, baik dengan melatih model bahasanya atau mengacu ke definisi kamus.
Pengenalan suara
Pengenalan suara mengubah data suara menjadi teks. Prosesnya melibatkan pemecahan kata ke dalam beberapa bagian yang lebih kecil dan pemahaman aksen, ucapan yang kurang jelas, intonasi, dan penggunaan tata bahasa nonstandar dalam percakapan sehari-hari. Penerapan utama pengenalan suara adalah transkripsi, yang dapat dilakukan dengan menggunakan layanan ucapan-ke-teks seperti Amazon Transcribe.
Terjemahan mesin
Perangkat lunak terjemahan mesin menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk mengonversi teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain sambil mempertahankan akurasi kontekstual. Layanan AWS yang mendukung terjemahan mesin adalah Amazon Translate.
Pengenalan entitas bernama
Proses ini mengidentifikasi nama unik untuk orang, tempat, event, perusahaan, dan banyak lagi. Perangkat lunak NLP menggunakan pengenalan entitas bernama untuk menentukan hubungan antara berbagai entitas dalam sebuah kalimat.
Pertimbangkan contoh berikut: “Jane pergi berlibur ke Prancis, dan ia memanjakan dirinya dengan masakan lokal.”
Perangkat lunak NLP akan mengambil “Jane” dan “Prancis” sebagai entitas khusus dalam kalimat tersebut. Ini dapat diperluas lebih lanjut dengan resolusi referensi bersama, menentukan apakah kata yang berbeda digunakan untuk menggambarkan entitas yang sama. Dalam contoh di atas, baik “Jane” dan “ia” menunjuk ke orang yang sama.
Analisis sentimen
Analisis sentimen adalah pendekatan berbasis kecerdasan buatan untuk menginterpretasikan emosi yang disampaikan oleh data tekstual. Perangkat lunak NLP menganalisis teks untuk kata atau frasa yang menunjukkan ketidakpuasan, kebahagiaan, keraguan, penyesalan, dan emosi tersembunyi lainnya.
Apa saja pendekatan untuk pengolahan bahasa alami?
Kami memberikan beberapa pendekatan umum untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) di bawah ini.
NLP dengan pengawasan
Metode NLP dengan pengawasan melatih perangkat lunak dengan satu set input dan output berlabel atau diketahui. Pertama-tama, program ini memproses begitu banyak data yang diketahui dan belajar bagaimana menghasilkan output yang benar dari input yang tidak diketahui. Misalnya, perusahaan melatih alat NLP untuk mengategorikan dokumen sesuai dengan label tertentu.
NLP tanpa pengawasan
NLP tanpa pengawasan menggunakan model bahasa statistik untuk memprediksi pola yang terjadi ketika diberi input yang tidak berlabel. Misalnya, fitur lengkapi otomatis dalam pesan teks menyarankan kata-kata yang relevan yang masuk akal untuk kalimat dengan memantau respons pengguna.
Pemahaman bahasa alami
Pemahaman bahasa alami (NLU) adalah subset NLP yang berfokus di analisis makna di balik kalimat. NLU memungkinkan perangkat lunak menemukan makna yang sama dalam kalimat berbeda atau memproses kata yang memiliki makna berbeda.
Pembuatan bahasa alami
Pembuatan bahasa alami (NLG) berfokus di pembuatan teks percakapan seperti yang dilakukan manusia berdasarkan kata kunci atau topik tertentu. Misalnya, chatbot cerdas dengan kemampuan NLG dapat berkomunikasi dengan pelanggan menggunakan cara yang sama seperti staf dukungan pelanggan.
Bagaimana AWS dapat membantu tugas NLP Anda?
AWS menyediakan rangkaian layanan kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML) terluas dan terlengkap untuk pelanggan dari semua tingkat keahlian. Layanan ini terhubung dengan kumpulan sumber data yang komprehensif.
Untuk pelanggan yang tidak memiliki keterampilan ML, yang membutuhkan waktu masuk pasar lebih cepat, atau ingin menambahkan kecerdasan ke proses atau aplikasi yang sudah ada, AWS menawarkan berbagai layanan bahasa berbasis ML. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menambahkan kecerdasan ke aplikasi AI mereka dengan mudah melalui API yang sudah dilatih sebelumnya untuk fungsi ucapan, transkripsi, terjemahan, analisis teks, dan chatbot.
Berikut daftar layanan bahasa berbasis AWS ML:
- Amazon Comprehend membantu menemukan wawasan dan hubungan dalam teks
- Amazon Transcribe melakukan pengenalan ucapan otomatis
- Amazon Translate menerjemahkan teks dengan fasih
- Amazon Polly mengubah teks menjadi ucapan yang terdengar alami
- Amazon Lex membantu membangun chatbot untuk berinteraksi dengan pelanggan
- Amazon Kendra melakukan pencarian cerdas pada sistem korporasi untuk menemukan konten yang dicari dengan cepat
Untuk pelanggan yang ingin membuat solusi pemrosesan bahasa alami (NLP) standar di seluruh bisnis mereka, pertimbangkan Amazon SageMaker. SageMaker memudahkan dalam menyiapkan data dan membangun, melatih, serta melakukan deployment model ML untuk berbagai kasus penggunaan dengan infrastruktur, alat, dan alur kerja yang terkelola penuh, termasuk penawaran tanpa kode untuk analis bisnis.
Dengan Hugging Face di Amazon SageMaker, Anda dapat melakukan deployment dan menyempurnakan model yang sudah dilatih sebelumnya dari Hugging Face, sebuah penyedia model NLP sumber terbuka yang dikenal sebagai Transformers. Hugging Face mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyiapkan dan menggunakan model NLP ini dari hitungan minggu ke menit.
Mulai NLP dengan membuat akun AWS sekarang juga.
