NLP atau Natural Language Processing adalah cabang dari artificial intelligence di bidang linguistik yang berhubungan dengan interpretasi dan manipulasi ucapan atau teks manusia menggunakan software. Ini memungkinkan komputer untuk memahami, menafsirkan, dan memanipulasi bahasa manusia. Selain itu, dikarenakan ketersediaan Big Data, algoritma yang Dimodifikasi, dan perangkat yang kuat, Natural Language Processing adalah teknologi yang berkembang pesat. Ada beberapa cara untuk mendekati NLP, mulai dari statistik dan pembelajaran mesin hingga pendekatan berbasis aturan dan algoritmik.

Saat ini, Natural Language Processing adalah salah satu teknologi yang menembus pasar secara mendalam dan luas, terlepas dari industri dan domainnya. Ini diterapkan secara luas dalam bisnis saat ini, singkatnya NLP ada di mana-mana. Oleh karena itu, berikut beberapa penerapan dari Natural Language Processing dalam kehidupan nyatamu. Yuk, disimak!

1. Speech Recognition

natural-language-processing
Photo by tweakreviews.com

Pernahkah kamu bertanya-tanya saat berbicara dengan Asisten Google tentang bagaimana itu bisa mengenali suaramu dan menafsirkan arti kata-katamu, serta memberi respons yang tepat? Nah, di sinilah peran Speech Recognition. Speech Recognition adalah teknologi yang memungkinkan komputer mengubah data input suara ke format yang dapat dibaca mesin. Ada banyak bidang di mana pengenalan suara digunakan seperti, asisten virtual, menambahkan ucapan-ke-teks, menerjemahkan ucapan, mengirim email, dll. Ini digunakan di mesin pencari di mana pengguna dapat menyuarakan nama persyaratan pencarian mereka dan mendapatkan hasil yang diinginkan. Ini juga membuat pekerjaan lebih mudah daripada harus mengetik seluruh perintah.

2. Chatbots

natural-language-processing
Photo by gmedia.net.id

Layanan dan pengalaman pelanggan adalah hal terpenting bagi perusahaan mana pun. Ini dapat membantu perusahaan meningkatkan produk mereka, dan juga membuat pelanggan puas. Tetapi, berinteraksi dengan setiap pelanggan secara manual dan menyelesaikan masalah, bisa menjadi tugas yang membosankan. Di sinilah, Chatbots dapat membantu perusahaan dalam mencapai tujuan pengalaman pelanggan yang lancar. Saat ini, banyak perusahaan menggunakan Chatbots untuk aplikasi dan situs web mereka, yang memecahkan pertanyaan dasar pelanggan. Ini tidak hanya membuat proses lebih mudah bagi perusahaan tetapi juga menyelamatkan pelanggan dari kekesalan menunggu. Awalnya, Chatbots hanya digunakan sebagai alat yang memecahkan pertanyaan pelanggan, tetapi saat ini, mereka telah berkembang menjadi pendamping pribadi. Dari merekomendasikan produk hingga mendapatkan feedback dari pelanggan, Chatbots dapat melakukan segalanya.

3. Text Extraction

text-extraction
Photo by monkeylearn.com

Text Extraction dapat secara otomatis mendeteksi informasi tertentu dalam teks, seperti nama, perusahaan, tempat, dan lainnya. Ini juga dikenal sebagai pengenalan entitas bernama. Kamu juga dapat mengekstrak kata kunci dalam teks, serta fitur yang telah ditentukan sebelumnya seperti nomor seri dan model produk. Aplikasi Text Extraction termasuk menyaring tiket dukungan yang masuk dan mengidentifikasi data tertentu, seperti nama perusahaan, nomor pesanan, dan alamat email tanpa perlu membuka dan membaca setiap tiket. Kamu juga bisa menggunakan Text Extraction untuk entri data. Kamu dapat mengeluarkan informasi yang dibutuhkan dan mengatur pemicu untuk secara otomatis memasukkan informasi ini ke dalam database-mu.

4. Sentiment Analysis

sentiment-analysis
Photo by medium.com/data-folks-indonesia

Dalam hal opini, pemahaman bahasa alami sangat sulit dipahami bagi mesin, mengingat manusia sering menggunakan sarkasme dan ironi. Namun, sentiment analysis mampu mengenali nuansa halus dalam emosi dan opini dan menentukan seberapa positif atau negatifnya. Saat Kamu menganalisis sentimen secara real-time, Kamu dapat memantau sebutan di media sosial (dan menangani komentar negatif sebelum meningkat). Kamu juga bisa mengukur reaksi pelanggan terhadap kampanye pemasaran atau peluncuran produk terbarumu dan mendapatkan gambaran menyeluruh tentang bagaimana perasaan pelanggan tentang perusahaanmu. Selain itu, kamu dapat melakukan sentiment analysis secara berkala, dan memahami apa yang disukai dan tidak disukai pelanggan tentang aspek tertentu dari bisnismu.

5. Recruitment

natural-language-processing
Photo by ebossrecruitment.com

Departemen HR merupakan bagian integral dari setiap perusahaan. Mereka memiliki tugas terpenting dalam memilih karyawan yang tepat untuk sebuah perusahaan. Namun, karena rekrutmen saat ini sangat kompetitif, perekrut perlu meninjau ratusan atau terkadang ribuan resume untuk satu posisi. Mungkin butuh berjam-jam untuk menyaring resume dan memilih kandidat. Oleh karena itu, dengan bantuan pemrosesan bahasa alami, perekrut dapat menemukan kandidat yang tepat dengan sangat mudah. Ini berarti perekrut tidak harus melalui setiap resume dan menyaring kandidat yang tepat secara manual. Tekniknya, seperti ekstraksi informasi dengan pengenalan entitas bernama, dapat digunakan untuk mengekstrak informasi seperti keterampilan, nama, lokasi, dan pendidikan. Kemudian, fitur-fitur tersebut dapat digunakan untuk mewakili kandidat dalam ruang fitur, dan kemudian dapat diklasifikasikan ke dalam kategori cocok atau tidak cocok untuk peran tertentu. Mereka juga dapat direkomendasikan peran yang berbeda berdasarkan resume yang diberikan.

6. Social Media Analytics

social-media-analytics
Photo by buffer.com/library/social-media-analytics-tools

Media Sosial adalah bagian integral dari kehidupan setiap orang saat ini. Banyak orang menggunakannya untuk memposting pemikiran mereka tentang berbagai bisnis atau produk. Perusahaan dapat memahami posisi pasar dan mendapatkan ulasan pelanggan mereka dengan menganalisis data. Tetapi, karena banyaknya pengguna, informasinya bisa sangat sulit untuk dipahami. Tidaklah nyaman untuk melewati jutaan komentar dan pembaruan hanya untuk mendapatkan wawasan. Di sinilah, pemrosesan bahasa alami dan analisis Sentimen digunakan untuk mengidentifikasi dan menyusun data yang diberikan oleh pengguna dan memberikan kembali feedback yang relevan dan wawasan lain yang diperlukan untuk bisnis.

Itulah 6 penerapan NLP ke dalam kehidupan nyata yang mungkin sering kamu gunakan. Serta, sebagaimana kita ketahui bahwa Natural Language Processing adalah teknologi yang terus berkembang. Maka, tentu ke depannya akan ada banyak penerapan lainnya. Nah, kalau ingin tahu insight lainnya, kamu bisa mengunjungi media sosial Coding Studio atau pantau blog ini!