Natural Language Processing | Sandi Dharma

Halo halo halo…!!!, selamat datang kembali di Sandi Dharma Blog. Postingan ini akan membahas tentang Natural Language Processing. Apakah Anda pernah mendengarnya? Apa itu Natural Language Processing? Apa fungsinya? Yuk kita bahas.

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) adalah bidang ilmu yang mengejar pemahaman dan generasi bahasa alami Mahluk. Ini meliputi analisis teks, pemahaman konteks, dan pengenalan inten dari bahasa yang ditulis atau diucapkan. NLP digunakan dalam aplikasi seperti mesin penerjemah, asisten virtual, dan analisis sentimen.

Natural Language Processing (NLP) adalah bidang yang berhubungan dengan Artificial Intelligence (AI) karena melibatkan pemrosesan bahasa alami Mahluk dan menggunakan metode yang sama seperti yang digunakan dalam AI, seperti pembelajaran mesin dan analisis data. NLP sangat Krusial dalam aplikasi AI seperti chatbot dan asisten virtual karena memungkinkan perangkat Buat memahami dan merespon bahasa yang digunakan oleh pengguna.

Metode Kerja NLP

Natural Language Processing (NLP) bekerja dengan melakukan serangkaian tugas yang berhubungan dengan pemahaman bahasa alami Mahluk. Beberapa tugas yang Lumrah dilakukan dalam NLP termasuk:

1. Pra-pemrosesan: Menyiapkan teks Buat pemrosesan dengan mengubahnya menjadi format yang dapat diproses oleh mesin. Tugas ini meliputi tokenisasi, stemming, dan stop word removal.
2. Analisis Tingkat Morfologi: Menganalisis struktur kata dalam teks, seperti tata bahasa, tenses, dan part of speech tagging.
3. Analisis Tingkat Sintaks: Menganalisis struktur frasa dan kalimat dalam teks, seperti parsing dan dependency parsing.
4. Analisis Tingkat Semantik: Menganalisis Arti dari teks, seperti named entity recognition dan coreference resolution.
5. Generasi Tekstual: Membikin teks baru yang sesuai dengan input yang diberikan.

NLP menggunakan teknik yang berbeda-beda seperti rule-based, statistik, dan pembelajaran mesin. Beberapa aplikasi NLP menggabungkan beberapa teknik Buat meningkatkan performansi.

Teladan NLP

Salah satu Teladan sederhana dari Natural Language Processing (NLP) adalah sentiment analysis, Ialah menentukan apakah suatu teks (misalnya, tweet) berisi perasaan positif atau negatif. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin, di mana model dibangun dengan data latih yang berisi teks dan label perasaan (positif atau negatif). Kemudian, model ini digunakan Buat mengklasifikasikan teks baru.

Teladan lain adalah Named Entity Recognition (NER) Ialah mengidentifikasi dan menandai entitas nama dalam teks, seperti nama orang, organisasi, dan Posisi. Ini dapat digunakan Buat mengumpulkan informasi tentang entitas dalam teks dan Membikin Interaksi antara entitas yang berbeda.

Misal kita punya kalimat “Barack Obama adalah presiden Amerika Perkumpulan pada tahun 2009-2017”
NER akan mengidentifikasi “Barack Obama” sebagai entitas orang dan “Amerika Perkumpulan” sebagai entitas negara.

Lebih teknis…

Teladan sederhana dari sentiment analysis menggunakan Python dan library nltk (Natural Language Toolkit) adalah sebagai berikut:

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

text = "I love this movie, it's so good!"
score = sia.polarity_scores(text)

if score['compound'] > 0:
    print("Positive sentiment")
else:
    print("Negative sentiment")

Ini menggunakan SentimentIntensityAnalyzer dari nltk.sentiment Buat menentukan perasaan dari teks yang diberikan. polarity_scores akan menghasilkan skor perasaan yang dinyatakan dalam bentuk dictionary, di mana compound adalah skor gabungan yang berada dalam rentang -1 Tiba 1, dengan -1 menunjukkan perasaan negatif, 0 menunjukkan perasaan Independen, dan 1 menunjukkan perasaan positif.

Sedangkan Teladan dari NER menggunakan library spacy:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "Barack Obama adalah presiden Amerika Perkumpulan pada tahun 2009-2017"
doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

Di sini, kita menggunakan model bahasa Inggris yang disediakan oleh spacy dan mengaplikasikan pada teks yang diberikan, Lampau melakukan Perulangan pada setiap entitas yang diidentifikasi dan mencetak teks entitas dan label entitas yang sesuai.

Peranan

Natural Language Processing (NLP) memegang peranan Krusial dalam perkembangan robot, khususnya dalam bidang robotika komunikasi. NLP memungkinkan robot Buat memahami dan merespon bahasa alami Mahluk, yang merupakan komponen Krusial dalam interaksi Mahluk-robot.

Beberapa Teladan aplikasi NLP dalam robotika termasuk:

• Chatbot: NLP digunakan Buat memahami perintah dan pertanyaan yang diberikan oleh pengguna melalui teks atau Bunyi, dan merespon dengan Metode yang sesuai.
• Asisten Pribadi: NLP digunakan Buat memahami inten dan konteks dari perintah yang diberikan oleh pengguna, dan melakukan tugas yang sesuai seperti menjadwalkan pertemuan atau mencari informasi.
• Robot Pendamping: NLP digunakan Buat memahami perintah yang diberikan oleh pengguna, dan melakukan tugas seperti mengikuti perintah navigasi dan menjawab pertanyaan.
• Robot Penjual: NLP digunakan Buat memahami inten pembeli dan menawarkan produk yang sesuai.

NLP juga digunakan dalam robotika Buat mengoptimalkan kinerja robot melalui proses pembelajaran. Robot dapat mengambil pelajaran dari interaksi dengan Mahluk dan menyesuaikan perilakunya sebagai respons.

Secara keseluruhan, NLP memungkinkan robot Buat berkomunikasi dengan Mahluk dengan lebih efektif dan Membikin interaksi Mahluk-robot lebih alami dan menyenangkan.

Apakah NLP Berbahaya?

Natural Language Processing (NLP) Bukan secara langsung berbahaya, Tetapi penerapannya dapat memunculkan risiko tertentu. Beberapa risiko yang mungkin terkait dengan NLP adalah:

1. Bias: Model NLP yang digunakan dapat dipengaruhi oleh bias data latih yang digunakan, yang dapat menghasilkan hasil yang Bukan adil atau diskriminatif.
2. Keamanan: NLP dapat digunakan Buat mengumpulkan informasi pribadi atau rahasia, atau dapat digunakan Buat menyebarkan informasi Bajakan atau menyusup ke sistem yang Terjamin.
3. Pengaruh samping: NLP dapat digunakan Buat menyebarluaskan informasi yang Bukan diinginkan, seperti spam atau propaganda.
4. Pemalsuan: NLP dapat digunakan Buat memalsukan teks yang seolah-olah ditulis oleh individu tertentu, yang dapat digunakan Buat menyebarkan informasi Bajakan atau menipu orang lain.
5. Penggunaan yang Bukan sesuai: NLP dapat digunakan Buat tujuan yang Bukan sesuai, seperti melakukan pemasaran Bukan etis atau mengumpulkan informasi tanpa izin.

Sebagai solusi dari permasalahan yang timbul dari NLP, kita harus mengevaluasi dan mengontrol model yang digunakan, dan memastikan bahwa data yang digunakan Bukan Mempunyai bias. Kemudian melakukan regulasi dan standar yang sesuai Buat mencegah penyalahgunaan NLP.