Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bidang studi yang berfokus pada kemampuan komputer untuk memahami dan menafsirkan bahasa manusia. NLP melibatkan aplikasi algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memproses data bahasa alami, seperti teks atau ucapan.
NLP baru-baru ini dimasukkan ke dalam sejumlah aplikasi praktis, termasuk analisis sentimen, chatbots, dan pengenalan suara. NLP digunakan oleh perusahaan di berbagai industri untuk mengotomatisasi sistem layanan pelanggan, meningkatkan upaya pemasaran, dan meningkatkan penawaran produk.
Terkait: 5 perpustakaan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk digunakan
Secara khusus, artikel ini membahas analisis sentimen, chatbots, terjemahan mesin, peringkasan teks, dan pengenalan ucapan sebagai lima contoh NLP dalam penggunaan dunia nyata. Aplikasi ini memiliki potensi untuk merevolusi cara kita berkomunikasi dengan teknologi, menjadikannya lebih alami, intuitif, dan mudah digunakan.
Analisis sentimen
NLP dapat digunakan untuk menganalisis data teks untuk menentukan sentimen penulis terhadap produk, layanan, atau merek tertentu. Ini digunakan dalam aplikasi seperti pemantauan media sosial, analisis umpan balik pelanggan, dan riset pasar.
Penggunaan umum NLP adalah analisis sentimen pasar saham, di mana investor dan pedagang melihat sentimen media sosial tentang saham atau pasar tertentu. Seorang investor, misalnya, dapat menggunakan NLP untuk memeriksa tweet atau berita tentang saham tertentu untuk memastikan sikap pasar secara umum terhadap saham tersebut. Investor dapat menentukan apakah sumber tersebut mengungkapkan pendapat positif atau negatif tentang saham tersebut dengan mempelajari terminologi yang digunakan dalam sumber tersebut.
Dengan memberikan wawasan tentang sentimen pasar dan memungkinkan investor untuk menyesuaikan strategi sesuai kebutuhan, penelitian sentimen dapat membantu investor membuat keputusan investasi yang lebih terdidik. Misalnya, jika sebuah saham menerima sentimen yang sangat positif, seorang investor dapat mempertimbangkan untuk membeli lebih banyak saham, sementara sentimen negatif dapat mendorongnya untuk menjual atau menunda pembelian.
Bisakah ChatGPT mengalahkan pasar saham?
Saya menggunakan ChatGPT dan memprogram skrip untuk membaca berita saham, menjalankan analisis sentimen, lalu mengirimkan hasilnya kepada saya di Telegram setiap pagi sebelum pasar saham dibuka. pic.twitter.com/heB3pGPwC0
— MARK LITTON (@mblitton) 21 April 2023
Chatbot
NLP dapat digunakan untuk membuat antarmuka percakapan untuk chatbot yang dapat memahami dan menjawab pertanyaan dalam bahasa alami. Ini digunakan dalam sistem layanan pelanggan, asisten virtual, dan aplikasi lain yang memerlukan interaksi seperti manusia.
KE chatbot seperti ChatGPT yang dapat membantu konsumen dengan pertanyaan akun, riwayat transaksi, dan pertanyaan keuangan lainnya dapat dibuat oleh lembaga keuangan menggunakan NLP. Pelanggan dapat dengan mudah mendapatkan informasi yang mereka butuhkan berkat kemampuan chatbot untuk memahami dan menjawab pertanyaan dalam bahasa alami.
mesin terjemahan
NLP dapat digunakan untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Ini digunakan dalam aplikasi seperti Google Translate, Skype Translator dan layanan terjemahan bahasa lainnya.
Sekarang Anda berbicara bahasa saya (secara harfiah)
Cara kerja penerjemah Skype#Internet untuk segala #Kecerdasan buatan #Pembelajaran mendalam #Pembelajaran mesin #Ilmu Data #Data besar #Industri40 #Awan #Blockchainpic.twitter.com/TpvGOPXptf— JL_Mico (@JL_Mico) 24 Agustus 2018
Demikian pula, perusahaan multinasional dapat menggunakan NLP untuk menerjemahkan deskripsi produk dan materi pemasaran dari bahasa sumber ke bahasa target pasar. Hal ini memungkinkan mereka untuk berkomunikasi lebih efektif dengan pelanggan di berbagai wilayah.
Ringkasan teks
NLP dapat digunakan untuk meringkas makalah dan artikel panjang menjadi versi yang lebih pendek dan ringkas. Ini digunakan dalam aplikasi seperti layanan agregasi berita, ringkasan makalah penelitian, dan layanan kurasi konten lainnya.
NLP dapat digunakan oleh agregator berita untuk memadatkan berita panjang menjadi versi yang lebih pendek dan mudah dibaca. Tanpa harus membaca keseluruhan artikel, pembaca bisa langsung mendapatkan ringkasan berita berkat sintesa teks.
Terkait: 7 contoh kecerdasan buatan (AI) dalam kehidupan sehari-hari
Pengenalan vokal
NLP dapat digunakan untuk mengubah bahasa lisan menjadi teks, mengaktifkan antarmuka dan dikte berbasis suara. Ini digunakan dalam aplikasi seperti asisten virtual, layanan transkripsi ucapan-ke-teks, dan aplikasi berbasis suara lainnya.
Asisten virtual, seperti Amazon’s Alexa atau Google’s Assistant, menggunakan NLP untuk memahami instruksi lisan dan menjawab pertanyaan dalam bahasa alami. Alih-alih harus mengetik perintah atau permintaan, pengguna kini dapat melakukan percakapan dengan asisten dengan berbicara.