Perangkat Bahasa Alami - Pendahuluan

Apa itu Natural Language Processing (NLP)?

Metode komunikasi dengan bantuan di mana manusia dapat berbicara, membaca, dan menulis, adalah bahasa. Dengan kata lain, kita manusia dapat berpikir, membuat rencana, membuat keputusan dalam bahasa alami kita. Di sini pertanyaan besarnya adalah, di era kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam, dapatkah manusia berkomunikasi dalam bahasa alami dengan komputer / mesin? Mengembangkan aplikasi NLP merupakan tantangan besar bagi kami karena komputer memerlukan data terstruktur, tetapi di sisi lain, ucapan manusia tidak terstruktur dan seringkali bersifat ambigu.

Bahasa alami adalah subbidang ilmu komputer, lebih khusus lagi AI, yang memungkinkan komputer / mesin untuk memahami, memproses, dan memanipulasi bahasa manusia. Dengan kata sederhana, NLP adalah cara mesin untuk menganalisis, memahami, dan memperoleh makna dari bahasa alami manusia seperti Hindi, Inggris, Prancis, Belanda, dll.

Bagaimana cara kerjanya?

Sebelum mendalami cara kerja NLP, kita harus memahami bagaimana manusia menggunakan bahasa. Setiap hari, kita manusia menggunakan ratusan atau ribuan kata dan manusia lain menafsirkannya dan menjawabnya sesuai. Ini komunikasi sederhana untuk manusia, bukan? Tapi kita tahu kata-kata berjalan jauh lebih dalam dari itu dan kita selalu mendapatkan konteks dari apa yang kita katakan dan bagaimana kita mengatakannya. Itulah mengapa kami dapat mengatakan daripada berfokus pada modulasi suara, NLP memang mengacu pada pola kontekstual.

Mari kita pahami dengan sebuah contoh -

Man is to woman as king is to what?
We can interpret it easily and answer as follows:
Man relates to king, so woman can relate to queen.
Hence the answer is Queen.

Bagaimana manusia tahu arti kata apa? Jawaban atas pertanyaan ini adalah kita belajar melalui pengalaman kita. Tapi, bagaimana mesin / komputer mempelajari hal yang sama?

Biarkan kami memahaminya dengan mengikuti langkah-langkah mudah berikut -

Pertama, kita perlu memberi makan mesin dengan data yang cukup sehingga mesin dapat belajar dari pengalaman.
Kemudian mesin akan membuat vektor kata, dengan menggunakan algoritma pembelajaran yang mendalam, dari data yang kita berikan sebelumnya serta dari data sekitarnya.
Kemudian dengan melakukan operasi aljabar sederhana pada vektor kata ini, mesin akan dapat memberikan jawaban sebagai manusia.

Komponen NLP

Diagram berikut mewakili komponen pemrosesan bahasa alami (NLP) -

Pengolahan Morfologi

Pemrosesan morfologi adalah komponen pertama dari NLP. Ini termasuk memecah potongan masukan bahasa menjadi kumpulan token yang sesuai dengan paragraf, kalimat, dan kata. Misalnya, kata suka“everyday” dapat dipecah menjadi dua token sub-kata sebagai “every-day”.

Analisis sintaks

Analisis Sintaks, komponen kedua, adalah salah satu komponen terpenting NLP. Tujuan dari komponen ini adalah sebagai berikut -

Untuk memeriksa apakah kalimat terbentuk dengan baik atau tidak.
Untuk memecahnya menjadi struktur yang menunjukkan hubungan sintaksis antara kata-kata yang berbeda.
Misalnya kalimat seperti “The school goes to the student” akan ditolak oleh penganalisis sintaks.

Analisis semantik

Analisis Semantik adalah komponen ketiga dari NLP yang digunakan untuk memeriksa kebermaknaan teks. Ini termasuk menggambar arti yang tepat, atau kita bisa mengatakan arti kamus dari teks. Misalnya, kalimat seperti "Ini es krim panas". akan dibuang oleh penganalisis semantik.

Analisis pragmatis

Analisis pragmatis adalah komponen keempat dari NLP. Termasuk menyesuaikan objek atau peristiwa aktual yang ada di setiap konteks dengan referensi objek yang diperoleh dari komponen sebelumnya yaitu analisis semantik. Misalnya kalimat seperti“Put the fruits in the basket on the table” dapat memiliki dua interpretasi semantik sehingga penganalisis pragmatis akan memilih di antara dua kemungkinan ini.

Contoh Aplikasi NLP

NLP, sebuah teknologi baru, mendapatkan berbagai bentuk AI yang biasa kita lihat saat ini. Untuk aplikasi kognitif yang semakin meningkat hari ini dan besok, penggunaan NLP dalam menciptakan antarmuka yang mulus dan interaktif antara manusia dan mesin akan terus menjadi prioritas utama. Berikut adalah beberapa aplikasi NLP yang sangat berguna.

Mesin penerjemah

Terjemahan mesin (MT) adalah salah satu aplikasi terpenting dari pemrosesan bahasa alami. MT pada dasarnya adalah proses menerjemahkan satu bahasa sumber atau teks ke bahasa lain. Sistem terjemahan mesin dapat dalam dua bahasa atau multibahasa.

Memerangi Spam

Karena peningkatan besar dalam email yang tidak diinginkan, filter spam menjadi penting karena ini adalah garis pertahanan pertama melawan masalah ini. Dengan mempertimbangkan masalah positif palsu dan negatif palsu sebagai masalah utama, fungsionalitas NLP dapat digunakan untuk mengembangkan sistem penyaringan spam.

Pemodelan N-gram, Word Stemming dan klasifikasi Bayesian adalah beberapa model NLP yang ada yang dapat digunakan untuk penyaringan spam.

Pengambilan informasi & pencarian Web

Sebagian besar mesin pencari seperti Google, Yahoo, Bing, WolframAlpha, dll., Mendasarkan teknologi terjemahan mesin (MT) mereka pada model pembelajaran mendalam NLP. Model pembelajaran mendalam semacam itu memungkinkan algoritme untuk membaca teks di halaman web, menafsirkan maknanya, dan menerjemahkannya ke bahasa lain.

Peringkasan Teks Otomatis

Peringkasan teks otomatis adalah teknik yang membuat ringkasan pendek dan akurat dari dokumen teks yang lebih panjang. Karenanya, ini membantu kami mendapatkan informasi yang relevan dalam waktu yang lebih singkat. Di era digital ini, kita sangat membutuhkan peringkasan teks otomatis karena kita mendapatkan banjir informasi melalui internet yang tidak akan berhenti. NLP dan fungsinya memainkan peran penting dalam mengembangkan ringkasan teks otomatis.

Koreksi Tata Bahasa

Koreksi ejaan & koreksi tata bahasa adalah fitur yang sangat berguna dari perangkat lunak pengolah kata seperti Microsoft Word. Pemrosesan bahasa alami (NLP) banyak digunakan untuk tujuan ini.

Menjawab pertanyaan

Menjawab pertanyaan, aplikasi utama lain dari pemrosesan bahasa alami (NLP), berfokus pada membangun sistem yang secara otomatis menjawab pertanyaan yang dikirim oleh pengguna dalam bahasa alami mereka.

Analisis sentimen

Analisis sentimen adalah salah satu aplikasi penting lainnya dari pemrosesan bahasa alami (NLP). Sesuai dengan namanya, Analisis sentimen digunakan untuk -

Identifikasi sentimen di antara beberapa pos dan
Identifikasi sentimen di mana emosi tidak diekspresikan secara eksplisit.

Perusahaan E-commerce online seperti Amazon, ebay, dll., Menggunakan analisis sentimen untuk mengidentifikasi opini dan sentimen pelanggan mereka secara online. Ini akan membantu mereka memahami apa yang dipikirkan pelanggan tentang produk dan layanan mereka.

Mesin ucapan

Mesin ucapan seperti Siri, Google Voice, Alexa dibangun di atas NLP sehingga kita dapat berkomunikasi dengannya dalam bahasa alami kita.

Menerapkan NLP

Untuk membangun aplikasi yang disebutkan di atas, kita perlu memiliki keahlian khusus dengan pemahaman yang baik tentang bahasa dan alat untuk memproses bahasa secara efisien. Untuk mencapai ini, kami memiliki berbagai alat sumber terbuka yang tersedia. Beberapa di antaranya bersumber terbuka sementara yang lain dikembangkan oleh organisasi untuk membangun aplikasi NLP mereka sendiri. Berikut adalah daftar dari beberapa alat NLP -

Kit Alat Bahasa Alami (NLTK)
Mallet
GATE
Buka NLP
UIMA
Genism
Perangkat Stanford

Sebagian besar alat ini ditulis di Java.

Kit Alat Bahasa Alami (NLTK)

Di antara alat NLP yang disebutkan di atas, skor NLTK sangat tinggi dalam hal kemudahan penggunaan dan penjelasan konsep. Kurva belajar Python sangat cepat dan NLTK ditulis dengan Python sehingga NLTK juga memiliki perangkat pembelajaran yang sangat bagus. NLTK telah memasukkan sebagian besar tugas seperti tokenisasi, stemming, Lemmatization, Punctuation, Character Count, dan Word count. Ini sangat elegan dan mudah digunakan.