Foto oleh ROMA ODINTSOV
Bayangkan sebuah dunia di mana mesin mampu memahami apa yang Anda katakan dan rasakan; di mana Anda dapat berbicara dengan komputer, dan komputer akan merespons; dan di mana teknologi dapat menyaring teks dan merangkumnya untuk Anda. Tunggu sebentar. Anda tidak perlu membayangkan apa pun - ini adalah kenyataan saat ini, dengan adopsi NLP.
Sebagai subbidang AI, pemrosesan bahasa alami (NLP) telah muncul sebagai terobosan teknologi yang memungkinkan komputer berkomunikasi menggunakan bahasa manusia. Dia ukuran pasar bernilai $18.9 miliar pada tahun 2023 dan diperkirakan akan tumbuh menjadi $68 miliar pada tahun 2028. Tidak ada yang mengejutkan tentang hal ini, mengingat beragamnya aplikasi NLP di dunia modern, mulai dari chatbots, terjemahan mesin, hingga analisis dokumen.
Dalam postingan ini, kami membahas dampak transformatif NLP pada bisnis, kasus penggunaannya, dan contoh nyata per industri. Kami juga secara singkat membahas manfaat pemrosesan bahasa alami, tantangannya, dan peluang masa depan yang diberikannya kepada kami.
NLP adalah kombinasi teknik linguistik, statistik, dan pembelajaran mesin (ML) yang memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar. Hal ini memungkinkan komputer untuk memahami nuansa bahasa manusia, memahami konteksnya, dan meresponsnya dengan cara yang bermakna. Dengan kata lain, algoritma NLP bertujuan untuk menjembatani komunikasi manusia dengan AI.
Namun hal ini tidak selalu terjadi. Infografis di bawah ini mencakup evolusi NLP dari waktu ke waktu hingga mencapai potensi saat ini. Faktor pendorong utama adopsi NLP adalah peningkatan kekuatan komputasi, kemajuan dalam AI dan pembelajaran mesin, serta ketersediaan data. Hal terakhir ini terjadi terutama karena cloud, yang memberikan skalabilitas yang lebih baik dan biaya penyimpanan dan pemrosesan data yang lebih rendah.
Evolusi NLP
Evolusi NLP juga merupakan transisi dari sistem berbasis aturan ke algoritma ML, yang dapat belajar “memahami” bahasa. Dalam pendekatan berbasis aturan, seorang pakar secara manual mengkodekan setiap aturan di NLP. Itu sebabnya sistem ini lebih statis dan tidak dapat beradaptasi dibandingkan dengan pembelajaran mesin.
Menjelajahi lebih jauh sifat NLP, kita harus menyebutkan tujuan mendasarnya untuk memahami dan berinteraksi dengan bahasa manusia. Oleh karena itu, kami membedakan antara:
- Natural Language Understanding (NLU), yang berkaitan dengan ekstraksi makna. Ini membantu untuk memahami seluk-beluk dan nuansa bahasa tertulis dan lisan, mengatasi ambiguitas dan variasi kontekstual. Misalnya, NLU berguna untuk membedakan aksen atau memahami bahasa gaul.
- Natural Language Generation (NLG), yang berhubungan dengan menghasilkan respons mirip manusia dari data. Dengan menggunakan metode statistik dan model bahasa untuk menganalisis data dalam jumlah besar, NLG membantu “merespons” pertanyaan pengguna dengan cara percakapan. Ini juga menangani peringkasan teks, terjemahan mesin, dan pembuatan konten.
Pemahaman Bahasa Alami vs. Generasi Bahasa Alami
Sekarang kita bisa menjelaskan cara kerja NLP. Pada dasarnya, ada 2 langkah:
- Mengubah teks menjadi sesuatu yang dapat dipahami mesin
- Menganalisis teks untuk benar-benar memahami konteks dan bahasa serta mengekstrak maknanya
Pada saat yang sama, banyak hal yang dilakukan di balik sistem pemrosesan bahasa alami yang memungkinkan mesin melakukan dua tindakan ini. Mari kita lihat sekilas komponen utama NLP untuk memahami cara kerjanya dengan lebih baik:
- Tokenisasi: Untuk memecah teks menjadi unit-unit yang lebih kecil seperti kata atau frasa (token) untuk memprosesnya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan mudah dikelola
- Analisis sintaksis: Untuk mengurai struktur tata bahasa untuk memahami dengan benar hubungan sintaksis dalam kalimat
- Penandaan part-of-speech: Untuk menetapkan tag tata bahasa (misalnya, kata benda, kata kerja, dll.) pada kata-kata dalam sebuah kalimat untuk ditambahkan ke analisis sintaksis
- Analisis semantik: Untuk menangkap makna dan konteks di balik kata, frasa, dan kalimat
- Analisis sentimen: Untuk mengetahui sentimen atau emosi yang diungkapkan dalam teks seperti positif, negatif, atau netral
- Named Entity Recognition (NER): Untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan entitas, yaitu nama, organisasi, lokasi, dll.
- Model statistik dan ML: Untuk memproses dan menganalisis volume data. Algoritme ML yang diawasi berfungsi paling baik untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks dan analisis sentimen, sedangkan algoritma ML tanpa pengawasan berfungsi paling baik untuk pengelompokan dan pemodelan topik.
- Model bahasa: Untuk memprediksi kemungkinan urutan kata dalam suatu konteks. Teknik ini banyak digunakan dalam tugas penyelesaian otomatis dan pembuatan bahasa
- Model terjemahan bahasa: Untuk mengkonversi teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Model tingkat lanjut, seperti terjemahan mesin saraf, dapat menambah keakuratan terjemahan secara signifikan.
- Teknik pembuatan bahasa: Untuk menghasilkan respons mirip manusia berdasarkan data atau konteks tertentu. Pendekatan ini digunakan untuk chatbots, peringkasan teks, dll.
Kombinasi dan integrasi komponen-komponen ini memungkinkan data scientist membangun sistem NLP yang kuat dan berkontribusi pada hasil komunikasi AI yang lebih baik.
Pemrosesan bahasa alami semakin mendapatkan momentum di berbagai industri, dan aplikasi baru bermunculan setiap tahun. Di bawah ini kami meninjau kasus penggunaan NLP yang paling umum untuk mengetahui lebih lanjut tentang potensi bisnis Anda dalam mentransformasikan komunikasi dengan NLP.
Aplikasi Teratas NLP
AI percakapan dan chatbots
Asisten virtual cerdas dan chatbot adalah hal pertama yang terlintas di benak Anda ketika memikirkan tentang NLP. Sistem AI percakapan NLP saat ini cukup canggih untuk terlibat dalam dialog yang autentik dan sesuai konteks dengan pengguna.
Asisten virtual seperti Siri atau Alexa digunakan sehari-hari, menangani tugas-tugas kecil seperti mengatur pengingat, membuat dan menerima panggilan telepon, dan menemukan tempat parkir. Chatbot berbasis NLP berkontribusi pada bisnis dengan meningkatkan layanan dukungan dan meningkatkan personalisasi.
Lihatlah chatbot Lyro di bawah ini yang dikembangkan oleh Tidio. Tidak seperti chatbot biasa, Lyro tidak memerlukan pelatihan apa pun dari agen dukungan — perusahaan mengaktifkannya dan mulai merespons pertanyaan pengguna segera.
Gambar dari Tydius
Mesin penerjemah
Terjemahan mesin adalah kasus penggunaan NLP kedua yang paling menonjol. Pelajar, penerjemah bahasa, turis, dan banyak lainnya tidak dapat membayangkan hidup mereka tanpa Google Terjemahan saat ini. Meskipun terjemahan mesin sudah ada jauh sebelum NLP, terjemahan mesin telah membawanya ke tingkat yang baru dengan:
- Menambah akurasi dan kelancaran dengan penggunaan trafo
- Mempromosikan dan memfasilitasi terjemahan bahasa secara real-time
- Memungkinkan penerjemahan berdasarkan konteks, yang meninggalkan metode penerjemahan kata demi kata tradisional di masa lalu
- Membantu lokalisasi konten dengan mempertimbangkan preferensi budaya dan dialek lokal
Untuk membuatnya lebih ilustratif, berikut ini deepl, pesaing Google Terjemahan yang kurang dikenal. Alat ini mendukung terjemahan ke dalam 26 bahasa untuk membantu pengguna mengatasi hambatan bahasa. Ini juga memiliki integrasi aplikasi dan widget terjemahan situs web.
Gambar dari Deepl
Dokumen Manajemen
NLP juga memiliki kemampuan unik ucapan-ke-teks yang membantu meningkatkan akurasi dan efisiensi dokumentasi. Dengan mengabaikan kasus penggunaan sederhana seperti mendiktekan teks alih-alih mengetiknya, kita juga dapat membicarakan hal berikut:
- Peringkasan teks: Ringkasan otomatis yang disampaikan oleh AI berguna ketika seseorang perlu mencerna informasi dalam jumlah besar dengan cepat. NLP tidak hanya meringkas teks yang panjang — ekstraksi kata kunci dan pemeringkatan kalimat memungkinkan NLP meringkas teks secara koheren dengan menangkap poin-poin penting.
- Ekstraksi informasi: Di antara pendekatan lain dalam NLP, NER sangat efisien untuk pengambilan informasi otomatis dan penemuan pengetahuan. Hal ini secara signifikan menghemat waktu dan tenaga bagi peneliti untuk tidak membaca sekilas informasi dalam jumlah besar.
- Klasifikasi teks: Jika menyangkut data tekstual dalam jumlah besar, NLP dapat membantu mengkategorikannya. Selain membuat data lebih terorganisir, perusahaan juga mendapat manfaat dari peningkatan aksesibilitas informasi.
Pembuatan Konten
Karena kemampuannya menangkap esensi peristiwa dan data, NLP dapat menghasilkan konten berdasarkan informasi yang diberikan. Mungkin semua orang pernah mendengarnya ChatGPT dan bagaimana hal itu menciptakan konten yang unik dan bermakna dengan petunjuk yang tepat. Model seperti ini dapat membuat hidup pembuat konten lebih mudah dengan membantu mereka menulis instruksi produk, postingan media sosial, artikel, email, dan lain-lain.
Pertimbangkan contoh alat pembuat konten AI yang kurang umum dibandingkan GPT. AI Penulis Burung Hantu dapat menghemat jam kerja pemasar dalam hal SMM. Mulai dari membuat keterangan untuk postingan hingga menghasilkan ide konten hingga menulis postingan, alat ini membantu profesional media sosial mengatasi hambatan penulis dan bekerja lebih efisien.
Gambar dari Hootsuite
Speech Recognition
Penerapan NLP hebat lainnya adalah pengenalan suara, yang memungkinkan mesin menerjemahkan bahasa lisan menjadi teks tertulis. Sekali lagi, asisten suara seperti Siri atau Google Assistant adalah contoh paling mencerahkan dalam kasus ini.
Masih banyak kasus penggunaan lain untuk pengenalan suara seperti layanan transkripsi atau perangkat yang dikontrol suara. Ingat tentang fitur yang memungkinkan pengemudi mengendalikan mobil dengan aman tanpa menggunakan tangan. Selain itu, semua perangkat rumah pintar dikembangkan berdasarkan NLP.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen, sebagai salah satu teknik NLP, berfungsi paling baik untuk menganalisis ulasan pelanggan dan sentimen media sosial untuk mendapatkan opini publik tentang produk atau layanan atau mengikuti tren.
Misalnya, NLP dapat membantu bisnis menganalisis umpan balik pelanggan tentang peluncuran produk baru-baru ini untuk membuat keputusan yang lebih tepat demi kepuasan pelanggan. Ini juga memperkuat aplikasi untuk pemantauan media sosial Brandwatch. Ini memantau konten jaringan sosial agar perusahaan mengetahui opini dan perasaan publik terhadap merek, melacak tren, dan mengelola reputasi online.
Image by Brandwatch
Search Engine Optimization
Mesin pencari seperti Google menggunakan NLP untuk meningkatkan keakuratan hasil pencariannya. Pendekatan ini membantu memahami maksud pengguna di balik kueri dengan lebih baik dan mencocokkannya dengan hasil penelusuran yang paling relevan.
Pemfilteran Spam
Satu lagi bidang yang telah direvolusi oleh NLP adalah pemfilteran spam. Dan di sini kita berbicara tidak hanya tentang email tetapi juga aplikasi lainnya. Misalnya, YouTube menggunakan NLP untuk memfilter data spam di bagian komentar videonya. Ia menggunakan alat yang disebut TubeSpam, yang dilatih menggunakan pengklasifikasi Naïve Bayes untuk menyaring spam.
Daftar aplikasi NLP lebih panjang. Kami membahas kasus penggunaan terbesar namun mengabaikan kasus penggunaan yang lebih kecil seperti fitur koreksi otomatis dan pelengkapan otomatis, deteksi penipuan, dll. Untuk melengkapi penelitian kami, mari kita bahas contoh nyata tentang bagaimana NLP mentransformasi industri.
Meskipun NLP berhasil diterapkan di berbagai industri, pangsa pasar terbesarnya ada di bidang teknologi, perawatan kesehatan, ritel, jasa keuangan, asuransi, dan pemasaran. Lihat masing-masing hal ini secara mendetail.
Pangsa Pasar NLP Global berdasarkan Industri
Layanan Pelanggan
Chatbot dan asisten virtual berbasis NLP telah mengubah layanan pelanggan untuk selamanya. Kini, pelanggan bisa mendapatkan dukungan 24/7 sementara agen mendapat manfaat dari pengurangan beban kerja. Erica — chatbot yang dibuat oleh Bank of America — memberikan dukungan keuangan dan panduan kepada klien dan membantu menavigasi perbankan online. NLP memungkinkan Erica mempelajari preferensi dan kebutuhan pengguna serta memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Mari kita lihat contoh spesifik penggunaan NLP dalam layanan pelanggan:
- Asisten suara berbasis NLP untuk memahami permintaan pengguna dan mengarahkannya ke agen manusia yang tepat
- Chatbot otomatis untuk tugas sederhana seperti menjawab pertanyaan, memeriksa informasi, menjadwalkan janji temu, dll.
- Penggunaan asisten virtual untuk interaksi hands-free dengan perangkat dan layanan
- Analisis umpan balik pelanggan dan analisis sentimen — misalnya, chatbot dapat dimulai dengan permintaan maaf ketika berhadapan dengan pelanggan yang frustrasi
E-commerce dan Ritel
Sebagian besar situs e-niaga terkemuka saat ini seperti Amazon, eBay, atau Walmart menggunakan pencarian semantik bertenaga NLP, yang meningkatkan visibilitas produk dan pengalaman pencarian. Berbeda dengan pencocokan kata kunci, pencarian semantik lebih intuitif dan bertujuan untuk memahami maksud pengguna di balik kueri.
Selain pencarian semantik, NLP memiliki aplikasi lain di bidang ritel:
- Analisis sentimen pelanggan untuk memahami lebih jauh tentang loyalitas merek dan pada akhirnya memperkuat merek
- Perdagangan percakapan dengan asisten suara
- Rekomendasi produk yang dipersonalisasi
Pendidikan
Di bidang pendidikan, NLP memiliki use case paling kreatif. Contoh yang bagus adalah sistem rekomendasi kursus Coursera, yang membantu pengguna menemukan kursus terbaik berdasarkan minat mereka. Pikirkan juga tentang Grammarly favorit, solusi berbasis NLP yang membuat tulisan Anda jelas dan bebas kesalahan.
Contoh lain NLP dalam pendidikan termasuk namun tidak terbatas pada:
- Sistem bimbingan cerdas
- Pembuatan soal ujian berdasarkan buku teks atau materi pelatihan lainnya
- Penilaian otomatis dan analisis umpan balik
- Perangkat lunak pendeteksi plagiarisme
- Pembelajaran adaptif dan instruksi serta umpan balik yang dipersonalisasi kepada siswa
Keuangan dan Perbankan
Pernahkah Anda menerima telepon dari bank yang menanyakan aktivitas mencurigakan di rekening Anda? Panggilan ini biasanya dipicu oleh NLP. Deteksi penipuan adalah salah satu aplikasi NLP terbesar di bidang keuangan. Pada suatu waktu, Mastercard Decision Intelligence, yang secara khusus dikembangkan untuk mengindikasikan aktivitas penipuan, membantu perusahaan tersebut mengurangi penipuan sebesar 50%. Periksa sendiri potensi solusinya:
Tag alternatif: Kecerdasan Keputusan Mastercard
Dua cara lain bagaimana NLP digunakan di sektor keuangan meliputi:
- Analisis sentimen pada berbagai data teks seperti laporan keuangan, postingan media sosial, dan artikel berita untuk memprediksi harga saham dan fluktuasi pasar sehingga membantu trader dan investor mengambil keputusan yang lebih tepat.
- Ekstraksi data dari laporan dan dokumen keuangan serta ringkasan berita keuangan untuk pembaruan cepat
Kesehatan
Teknologi NLP berguna bagi penyedia medis untuk merangkum dan mengkategorikan catatan klinis dan informasi pasien. Dengan cara ini, mereka dapat mengakses data lebih cepat dan menjaga dokumentasi tetap teratur. Catatan kesehatan elektronik sebagian besar dimungkinkan berkat pemrosesan bahasa alami.
Selain itu, NLP dapat membantu transkripsi sehingga memungkinkan dokter mendiktekan catatan dan meminimalkan entri data manual. Sistem NLP klinis dapat membantu diagnosis, komposisi rencana perawatan, dan rekomendasi terapi yang dipersonalisasi. Misalnya, Merative LP menggunakan algoritma NLP untuk pengembangan rencana pengobatan kanker bagi pasiennya.
Asuransi
Seperti di bidang keuangan, NLP dalam asuransi digunakan untuk mengidentifikasi klaim palsu. Dengan menganalisis berbagai jenis data seperti profil pelanggan, komunikasi, dan jaringan sosial, NLP mendeteksi indikator penipuan dan mengirimkan klaim tersebut untuk pemeriksaan lebih lanjut. Itu Perusahaan asuransi Turki meningkatkan ROI sebesar 210% setelah mereka beralih ke sistem deteksi penipuan berbasis ML.
Cara kerja sistem deteksi penipuan ML
Bisnis asuransi juga bisa mendapatkan keuntungan dari NLP dengan memantau tren industri dengan bantuan text mining dan intelijen pasar. Dengan cara ini, perusahaan mendapatkan wawasan tentang kinerja pesaing dan mengambil lebih banyak keputusan berdasarkan data.
Hukum
Di sektor hukum, NLP adalah yang paling membantu dalam menangani dokumen. Profesional hukum dapat menggunakan teknologi ini dalam tinjauan dan analisis kontrak, ringkasan teks, analisis hasil kasus, dll. Algoritme NLP membantu pengacara memindai banyak teks hukum untuk menemukan tanggal, syarat, atau klausul tertentu.
Luminance menggunakan NLP untuk meningkatkan efisiensi uji tuntas dan peninjauan kontrak. Berbeda dengan GPT yang lebih umum, model ini dilatih pada 150+ juta dokumen hukum dan diverifikasi oleh pakar industri. Perusahaan menjanjikan pengguna penghematan waktu hingga 90%. melalui pemrosesan kontrak otomatis.
Selain itu, profesional hukum menerapkan NLP dalam pemantauan kepatuhan terhadap peraturan, analisis transkrip pengawasan, dan penelitian hukum.
Manufaktur dan Rantai Pasokan
Seperti di tempat lain, NLP di bidang manufaktur dan rantai pasokan berfungsi paling baik untuk menjaga data tetap teratur dan menyederhanakan komunikasi. Misalnya, hal ini dapat membantu menganalisis dan menyaring volume dokumen pengiriman dan memecahkan tantangan logistik.
Chatbots dapat berguna untuk merespons pertanyaan pelanggan atau vendor dengan lebih cepat. Tesla telah lama memasukkan chatbots untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa. Ini menjadwalkan test drive dan menjawab pertanyaan sederhana tentang mobil Tesla.
Dengan mengintegrasikan chatbot dengan ERP pabrikan atau sistem lama lainnya, chatbot juga dapat membantu menyimpan informasi di satu tempat dan meningkatkan kolaborasi antar departemen.
Marketing
Seperti disebutkan, analisis sentimen banyak digunakan dalam pemasaran untuk memahami opini pelanggan tentang merek. Hal ini membantu menyarankan produk atau layanan yang dipersonalisasi kepada pelanggan dan memperkuat pengambilan keputusan. Misalnya, McDonald's menggunakan NLP untuk memantau keluhan pelanggan di media sosial dan melatih karyawan untuk menanggapi keluhan tersebut dengan benar.
Dengan bantuan NER, NLP juga dimanfaatkan untuk mengidentifikasi topik yang sedang tren dan wawasan pelanggan untuk digunakan lebih lanjut dalam materi penjualan atau peningkatan desain produk.
Perekrutan
Dalam rekrutmen, NLP digunakan untuk menyaring kandidat pekerjaan untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan. Misalnya, platform pencarian kerja B2B yang dikembangkan oleh Intelliarts dapat mencocokkan profil kandidat di situs pencarian kerja dan situs media sosial seperti LinkedIn dengan deskripsi posisi. Terlebih lagi, solusinya berpegang pada prinsip Keberagaman, Kesetaraan, dan Inklusi (DEI). Pada akhirnya, pelanggan mendapatkan sumber kandidat yang disederhanakan tetapi dengan persyaratan DEI sebagaimana dimaksud.
Platform Sumber Pekerjaan B2B
Meskipun popularitas NLP meningkat di industri dan kemajuannya, masih ada beberapa tantangan dalam perjalanannya untuk berintegrasi ke dalam sistem yang ada. Berikut adalah tantangan dan solusi potensial untuk tantangan tersebut:
Tantangan vs. Solusi untuk NLP
NLP terus berkembang, dengan solusi-solusi baru bermunculan untuk mengatasi tantangan-tantangan di atas. Pada saat yang sama, aplikasi dan tren baru muncul dalam penelitian NLP. Mari kita lihat perkembangan terkini NLP dan bagaimana hal ini dapat merevolusi interaksi manusia-AI lebih jauh lagi:
- Pembelajaran pra-pelatihan dan transfer: Model pra-pelatihan seperti GPT-3 atau T5 adalah salah satu kemajuan terpenting dalam NLP saat ini. Dan tren ini tetap ada karena hasil yang efisien, serta peluang transfer pembelajaran untuk mengadaptasi pengetahuan yang dipelajari dari satu tugas ke tugas dan domain lainnya.
- NLP multimodal: NLP akhirnya melampaui teks, dan para peneliti mencoba kemampuannya dalam ucapan, video, dan gambar. Multimodalitas dapat diterapkan di berbagai bidang, mulai dari pembuatan teks video hingga kendaraan otonom hingga analisis sentimen yang lebih akurat.
- AI Percakapan: Multimodalitas NLP juga muncul dalam kemajuan AI percakapan, yang bertujuan untuk membuat interaksi manusia-AI lebih alami dan intuitif. Asisten suara untuk rumah pintar mungkin yang paling menarik bagi para peneliti saat ini.
- NLP Multibahasa: NLP multibahasa dan lintas bahasa menarik perhatian para peneliti karena peluangnya untuk meningkatkan komunikasi global, meningkatkan akses informasi, dan keragaman budaya.
- AI yang dapat dijelaskan dan dipercaya: Permintaan akan AI yang dapat dijelaskan dan dipercaya mengacu pada pemberdayaan kepercayaan, akuntabilitas, dan tanggung jawab pengguna dalam NLP. Hal ini sangat relevan untuk bidang sensitif seperti layanan kesehatan, pendidikan, dan hukum.
- AI yang etis dan bertanggung jawab: Para peneliti juga bertujuan untuk mengatasi bias, keadilan, dan masalah etika dalam NLP untuk menciptakan aplikasi AI yang lebih bertanggung jawab. Contoh yang bagus di sini adalah deteksi deepfake untuk mengidentifikasi dan menandai informasi video dan audio yang dimanipulasi oleh AI.
Bidang Penelitian yang Sedang Berlangsung di NLP
Konsep NLP telah merevolusi interaksi manusia-mesin, mengubah cara informasi diakses dan komunikasi terjadi. Melalui integrasi AI dengan pembelajaran mendalam, komputer memperoleh kemampuan membaca teks, menafsirkan ucapan, menganalisis percakapan, menentukan sentimen, dan banyak lagi, membuktikan kekuatan NLP dalam mengekstraksi wawasan berharga dari data.
Kami melihat kemungkinan NLP yang tak terbatas saat ini, mulai dari chatbots dan asisten virtual hingga analisis sentimen hingga terjemahan bahasa. Hal ini telah mengubah banyak industri dan meningkatkan pengalaman pengguna. Namun penelitian dan pengembangan NLP yang sedang berlangsung menjanjikan masa depan yang lebih cerah yang ditandai dengan lebih banyak kemajuan dan tren. Hal ini berpotensi membuat komunikasi menjadi lebih lancar dan inklusif dibandingkan sebelumnya.
Olena Zherebetska adalah penulis konten di Intelliart, menulis tentang berita dan inovasi terkini dalam ilmu data dan ML. Dia memiliki 7 tahun pengalaman menulis dan senang mendalami topik teknologi lebih dalam.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- ][P
- $NAIK
- 1
- 2023
- 2028
- 26
- 7
- 9
- a
- kemampuan
- Sanggup
- Tentang Kami
- atas
- mengakses
- diakses
- aksesibilitas
- demikian
- Akun
- akuntabilitas
- ketepatan
- tepat
- di seluruh
- tindakan
- kegiatan
- sebenarnya
- menyesuaikan
- menambahkan
- alamat
- Adopsi
- maju
- kemajuan
- kemajuan
- uang muka
- Setelah
- lagi
- agen
- silam
- AI
- Sistem AI
- tujuan
- bertujuan
- Alexa
- algoritma
- Semua
- mengizinkan
- Membiarkan
- memungkinkan
- sudah
- juga
- diubah
- Meskipun
- selalu
- Amazon
- Amerika
- antara
- jumlah
- jumlah
- an
- analisis
- menganalisa
- menganalisis
- dan
- Lain
- menjawab
- menjawab
- Apa pun
- apa saja
- aplikasi
- muncul
- Aplikasi
- aplikasi
- Aplikasi NLP
- Mendaftar
- janji
- pendekatan
- pendekatan
- sesuai
- aplikasi
- ADALAH
- DAERAH
- daerah
- artikel
- AS
- meminta
- membantu
- Asisten
- asisten
- At
- audio
- Asli
- autocomplete
- Otomatis
- secara otomatis
- otonom
- kendaraan otonom
- tersedianya
- jauh
- B2B
- Bank
- Bank of America
- Perbankan
- hambatan
- berdasarkan
- Pada dasarnya
- BE
- mengalahkan
- menjadi
- karena
- sebelum
- di belakang
- di bawah
- manfaat
- Manfaat
- TERBAIK
- Lebih baik
- antara
- Luar
- bias
- Besar
- Terbesar
- Milyar
- Memblokir
- kedua
- merek
- loyalitas merek
- merek
- Istirahat
- terobosan
- JEMBATAN
- menjembatani
- secara singkat
- lebih cerah
- Membawa
- Terbawa
- membangun
- bisnis
- bisnis
- tapi
- by
- panggilan
- bernama
- Panggilan
- CAN
- Bisa Dapatkan
- Kanker
- pengobatan kanker
- calon
- seleksi kandidat
- kemampuan
- keterangan
- Menangkap
- mobil
- kasus
- kasus
- gulat
- mengkategorikan
- rantai
- tantangan
- ChatBot
- chatbots
- memeriksa
- memeriksa
- klaim
- klasifikasi
- penggolong
- jelas
- klien
- Klinis
- awan
- kekelompokan
- KOHEREN
- kolaborasi
- kombinasi
- datang
- komentar
- Perdagangan
- Umum
- menyampaikan
- Komunikasi
- Perusahaan
- perusahaan
- dibandingkan
- saingan
- pesaing
- keluhan
- pemenuhan
- komponen
- komposisi
- memahami
- komputasi
- kekuatan komputasi
- komputer
- komputer
- konsep
- prihatin
- Kekhawatiran
- kepercayaan
- Mempertimbangkan
- Konten
- pencipta konten
- pembuatan konten
- konteks
- kontekstual
- terus
- kontrak
- kontras
- menyumbang
- kontrol
- percakapan
- AI percakapan
- percakapan
- mengubah
- benar
- Biaya
- bisa
- Tentu saja
- Pelatihan
- meliputi
- membuat
- dibuat
- menciptakan
- membuat
- penciptaan
- Kreatif
- pencipta
- pencipta
- kultural
- pelanggan
- Kepuasan pelanggan
- Layanan Pelanggan
- pelanggan
- data
- entri data
- ilmu data
- penyimpanan data
- Data-driven
- Tanggal
- berurusan
- Penawaran
- keputusan
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- mendalam
- belajar mendalam
- lebih dalam
- dari
- disampaikan
- Permintaan
- departemen
- Mendesain
- rinci
- Deteksi
- Menentukan
- mengembangkan
- dikembangkan
- Pengembangan
- Perkembangan
- Devices
- dialog
- mendikte
- berbeda
- membedakan
- intisari
- ketekunan
- langsung
- menemukan
- penemuan
- membahas
- dibahas
- menampilkan
- membedakan
- beberapa
- Keragaman
- dokumen
- dokumentasi
- dokumen
- Tidak
- melakukan
- domain
- Dont
- turun
- driver
- drive
- penggerak
- dua
- e
- e-commerce
- setiap
- mudah
- eBay
- Pendidikan
- efisiensi
- efisien
- efisien
- usaha
- Elektronik
- Catatan Kesehatan Elektronik
- tinggi
- lain
- muncul
- muncul
- emosi
- dipekerjakan
- karyawan
- memberdayakan
- aktif
- memungkinkan
- memungkinkan
- Tak berujung
- mengikutsertakan
- Mesin
- Mesin
- mempertinggi
- cukup
- entitas
- entitas
- masuk
- keadilan
- Erica
- ERP
- terutama
- esensi
- dll
- etis
- Bahkan
- peristiwa
- pERNAH
- Setiap
- sehari-hari
- semua orang
- di mana-mana
- evolusi
- contoh
- contoh
- luar biasa
- ada
- ada
- ada
- diharapkan
- pengalaman
- Pengalaman
- ahli
- ahli
- menyatakan
- ekstrak
- ekstraksi
- memfasilitasi
- faktor
- keadilan
- lebih cepat
- Fitur
- Fitur
- umpan balik
- merasa
- perasaan
- bidang
- menyaring
- penyaringan
- Akhirnya
- uang
- keuangan
- keuangan berita
- Sektor keuangan
- jasa keuangan
- Menemukan
- temuan
- menemukan
- Pertama
- fluktuasi
- mengikuti
- berikut
- Untuk
- Forbes
- selama-lamanya
- penipuan
- deteksi penipuan
- curang
- aktivitas penipuan
- dari
- frustrasi
- Menempa
- mendasar
- lebih lanjut
- masa depan
- diperoleh
- mendapatkan
- menghasilkan
- menghasilkan
- generasi
- mendapatkan
- mendapat
- mendapatkan
- diberikan
- Aksi
- Go
- Pergi
- akan
- penerjemah Google
- memahami
- besar
- Tumbuh
- bimbingan
- Menangani
- Penanganan
- berguna
- Memiliki
- Kesehatan
- kesehatan
- mendengar
- membantu
- membantu
- bermanfaat
- membantu
- membantu
- di sini
- Beranda
- Rumah
- kap
- JAM
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTTPS
- manusia
- i
- ide-ide
- mengenali
- yg memperjelas
- gambar
- membayangkan
- Dampak
- diimplementasikan
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- perbaikan
- meningkatkan
- meningkatkan
- in
- Di lain
- memasukkan
- termasuk
- penyertaan
- Inklusif
- Tergabung
- Meningkatkan
- meningkatkan
- menunjukkan
- indikator
- industri
- industri
- pakar industri
- Infographic
- informasi
- informasi
- inovasi
- wawasan
- contoh
- sebagai gantinya
- instruksi
- asuransi
- Mengintegrasikan
- integrasi
- Intelijen
- dimaksudkan
- maksud
- berinteraksi
- interaksi
- interaksi
- bunga
- kepentingan
- ke
- seluk-beluk
- intuitif
- Investor
- IT
- NYA
- Diri
- Pekerjaan
- KDnugget
- Menjaga
- kunci
- kata kunci
- Tahu
- pengetahuan
- dikenal
- bahasa
- Bahasa
- besar
- sebagian besar
- Terbaru
- perkembangan terbaru
- Berita Terkini
- jalankan
- Hukum
- Pengacara
- BELAJAR
- belajar
- pengetahuan
- meninggalkan
- meninggalkan
- Warisan
- Informasi
- kurang
- Tingkat
- leveraged
- 'like'
- Terbatas
- Daftar
- hidup
- lokal
- Lokalisasi
- lokasi
- Panjang
- lama
- lagi
- melihat
- Lot
- banyak
- mencintai
- menurunkan
- Loyalitas
- mesin
- Mesin belajar
- mesin penerjemah
- Mesin
- Arus utama
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- mengelola
- cara
- panduan
- manual
- pabrik
- banyak
- ditandai
- Pasar
- pangsa pasar
- Marketing
- besar-besaran
- mastercard
- Cocok
- sesuai
- bahan
- makna
- berarti
- Media
- profesional media
- medis
- menyebut
- tersebut
- metode
- juta
- keberatan
- memperkecil
- Pertambangan
- minor
- menit
- ML
- Algoritme ML
- model
- pemodelan
- model
- Momentum
- Memantau
- pemantauan
- lebih
- paling
- kebanyakan
- banyak
- nama
- Alam
- Bahasa Alami
- Pengolahan Bahasa alami
- Alam
- Arahkan
- kebutuhan
- negatif
- jaringan
- jaringan
- saraf
- New
- solusi baru
- berita
- NLG
- nLP
- tidak
- Catatan
- Kata benda
- sekarang
- nuansa
- target
- terjadi
- of
- on
- sekali
- ONE
- yang
- terus-menerus
- secara online
- online banking
- hanya
- OpenAI
- Pendapat
- Peluang
- Kesempatan
- or
- organisasi
- terorganisir
- Lainnya
- Lainnya
- kami
- di luar
- Hasil
- garis besar
- lebih
- Taman
- pasien
- pasien
- untuk
- melakukan
- Personalisasi
- Personalized
- telepon
- panggilan telepon
- frase
- Tempat
- rencana
- rencana
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- poin
- kepopuleran
- posisi
- positif
- kemungkinan
- mungkin
- Pos
- Posts
- potensi
- kekuasaan
- kuat
- kekuatan
- meramalkan
- preferensi
- harga
- prinsip-prinsip
- probabilitas
- mungkin
- proses
- pengolahan
- memproduksi
- Produk
- desain produk
- peluncuran produk
- Produk
- profesional
- profil
- menonjol
- janji
- menjanjikan
- meminta
- tepat
- memberikan
- disediakan
- penyedia
- menyediakan
- membuktikan
- publik
- query
- pertanyaan
- pertanyaan
- Pertanyaan
- Cepat
- segera
- mulai
- Peringkat
- tercapai
- Baca
- dunia nyata
- real-time
- Kenyataan
- diterima
- menerima
- baru
- pengakuan
- Rekomendasi
- rekomendasi
- arsip
- perekrutan
- mengurangi
- mengacu
- mengenai
- reguler
- regulator
- Kepatuhan terhadap Regulasi
- Hubungan
- relevan
- ingat
- laporan
- terkemuka
- reputasi
- permintaan
- membutuhkan
- Persyaratan
- penelitian
- penelitian dan pengembangan
- peneliti
- peneliti
- membentuk kembali
- Menanggapi
- menanggapi
- tanggapan
- tanggung jawab
- tanggung jawab
- Hasil
- eceran
- ulasan
- Review
- merevolusionerkan
- merevolusi
- benar
- ROI
- Aturan
- aman
- penjualan
- sama
- kepuasan
- Save
- mengatakan
- Skalabilitas
- skala
- pemindaian
- menjadwalkan
- penjadwalan
- Ilmu
- ilmuwan
- penyaringan
- mulus
- Pencarian
- Kedua
- Bagian
- sektor
- melihat
- semantik
- mengirimkan
- peka
- putusan pengadilan
- sentimen
- perasaan
- layanan
- Layanan
- pengaturan
- Share
- dia
- harus
- Menyaring
- signifikan
- Sederhana
- sederhana
- hanya
- siri
- Situs
- meluncur
- lebih kecil
- pintar
- Rumah Pintar
- perangkat rumah pintar
- Sosial
- media sosial
- Posting Media Sosial
- jaringan sosial
- sosial jaringan
- larutan
- Solusi
- MEMECAHKAN
- beberapa
- sesuatu
- mutakhir
- Sourcing
- Spam
- berbicara
- tertentu
- Secara khusus
- pidato
- Speech Recognition
- speech-to-text
- kecepatan
- lisan
- awal
- dimulai
- statistik
- Tangga
- Masih
- saham
- penyimpanan
- mempersingkat
- efisien
- Memperkuat
- struktur
- Siswa
- berhasil
- seperti itu
- menyarankan
- meringkaskan
- menyediakan
- supply chain
- mendukung
- Mendukung
- yakin
- pengawasan
- mencurigakan
- beralih
- sistem
- sistem
- memecahkan
- MENANDAI
- Berbicara
- tugas
- tugas
- tech
- teknik
- teknik
- Teknologi
- istilah
- Tesla
- uji
- teks
- Klasifikasi Teks
- tekstual
- dari
- Terima kasih
- bahwa
- Grafik
- Masa depan
- mereka
- Mereka
- terapi
- Sana.
- Ini
- mereka
- berpikir
- Pikir
- ini
- Melalui
- Demikian
- waktu
- untuk
- hari ini
- hari ini
- Token
- terlalu
- alat
- tema
- Topik
- menyentuh
- terhadap
- jalur
- pedagang
- tradisional
- Pelatihan VE
- terlatih
- Pelatihan
- Salinan
- transfer
- transformatif
- berubah
- mengubah
- transformasi
- transisi
- menterjemahkan
- Terjemahan
- pengobatan
- kecenderungan
- trending
- Tren
- dipicu
- terpercaya
- mencoba
- Les
- dua
- jenis
- Akhirnya
- bawah
- memahami
- pemahaman
- unik
- unit
- tidak seperti
- sampai
- us
- menggunakan
- gunakan case
- bekas
- berguna
- Pengguna
- Pengguna
- kegunaan
- menggunakan
- biasanya
- Berharga
- dihargai
- variasi
- berbagai
- Luas
- Kendaraan
- penjaja
- diverifikasi
- Video
- Video
- maya
- jarak penglihatan
- Suara
- volume
- vs
- menunggu
- Walmart
- adalah
- Cara..
- cara
- we
- Situs Web
- situs web
- BAIK
- adalah
- Apa
- ketika
- yang
- sementara
- mengapa
- sangat
- dengan
- tanpa
- Word
- kata
- Kerja
- kerja
- bekerja
- dunia
- menulis
- penulis
- penulisan
- tertulis
- tahun
- tahun
- kamu
- Anda
- diri
- zephyrnet.dll