12 Contoh Dunia Nyata Natural Language Processing (NLP) Beraksi

Salah satu pendukung NLP terbesar dan penerapannya dalam kehidupan kita adalah penggunaannya dalam algoritme mesin pencari. Google menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami kesalahan ejaan yang umum dan memberikan hasil penelusuran yang relevan, meskipun ejaannya salah.

Melalui blog ini, kami akan membantu Anda memahami dasar-dasar NLP dengan bantuan beberapa contoh aplikasi NLP di dunia nyata.

Apa itu pemrosesan bahasa alami?

Pemrosesan bahasa alami adalah teknologi AI yang memungkinkan komputer memahami bahasa manusia dan cara komunikasi informasinya yang rumit.

Pemrosesan bahasa alami lebih dari sekadar teknologi mewah. Ini adalah cara hidup modern, sesuatu yang kita semua gunakan, secara sadar atau tidak sadar.

Apakah hal berikut pernah terjadi pada Anda?

Anda salah mengetik kata dalam pencarian Google, tetapi tetap memberi Anda hasil pencarian yang benar.

Jika ya, maka Anda telah melihat aksi NLP.

Jika ini belum terjadi, lanjutkan dan cari sesuatu di Google, tetapi hanya salah mengeja satu kata dalam pencarian Anda.

Mari kita telusuri "mesin pemotong rumput", tetapi eja "lan mower".

Seperti yang Anda lihat, Google mengenali kesalahan ejaan kami di "lan mowr" dan memberi kami SERP untuk mesin pemotong rumput.

Bukan hanya memperbaiki kesalahan ejaan kami; mesin pencari dan asisten suara seperti "Ok Google" dari Google, "Siri" dari Apple, dan "Alexa" dari Amazon menggunakan algoritme NLP. Mereka memungkinkan orang untuk mencari dalam bahasa alami mereka dan tetap menemukan hasil yang paling relevan.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang NLP dan munculnya pencarian bahasa alami, lihat blog Scalenut yang mendetail ini, 'Apa Itu Pencarian Bahasa Alami dan Bagaimana Cara Kerjanya.'

Sebagai pemasar, Anda dapat menggunakan alat NLP untuk meningkatkan kualitas konten Anda. Dengan mengidentifikasi istilah NLP yang digunakan para pencari, pemasar dapat mendapatkan peringkat yang lebih baik di mesin pencari yang didukung NLP dan menjangkau audiens target mereka.

Dengan chatbot berbasis NLP di situs web Anda, Anda dapat lebih memahami apa yang dikatakan pengunjung Anda dan menyesuaikan situs web Anda untuk mengatasi masalah mereka. Selain itu, jika Anda melakukan survei konsumen, Anda dapat memperoleh wawasan pengambilan keputusan tentang produk, layanan, dan anggaran pemasaran.

Contoh pemrosesan bahasa alami yang harus diketahui setiap bisnis

Sekarang setelah Anda memiliki pemahaman yang adil tentang NLP dan bagaimana pemasar dapat menggunakannya untuk meningkatkan keefektifan upaya mereka, mari kita lihat beberapa contoh NLP untuk menginspirasi Anda.

1. Hasil Mesin Pencari

Jika Anda pergi ke mesin pencari favorit Anda dan mulai mengetik, hampir seketika, Anda akan melihat daftar drop-down saran.

Inilah yang ditampilkan Google saat kami mengetik "FIFA World Cup".

Inilah yang ditampilkan Bing saat kita mengetik "FIFA World Cup".

Sekarang, peluangnya sangat tinggi sehingga jika Anda mencoba menelusuri “Piala Dunia FIFA”, Anda akan mencari pertandingan yang akan datang.

Kemampuan luar biasa dari mesin pencari untuk menawarkan saran dan menyelamatkan kita dari upaya mengetikkan seluruh hal atau istilah di pikiran kita adalah karena NLP.

Sekarang, jika Anda hanya mencari "Piala Dunia FIFA" di Google, itu akan menunjukkan kepada Anda sesuatu seperti ini:

Oke, mari kita ubah sedikit.

Mari kita telusuri "cara membangun rumah pohon".

Seperti yang Anda lihat, Google mencoba menjawab pencarian kami secara langsung dengan informasi yang relevan langsung di SERP.

Baik Anda menelusuri "Piala Dunia FIFA" atau "cara membangun rumah pohon", Google memberi Anda informasi yang paling relevan, yaitu "jadwal piala dunia FIFA" dan "langkah-langkah membangun rumah pohon".

Bukankah menakjubkan bagaimana ia hampir selalu memahami apa yang kita inginkan meskipun kita tidak mengetik seluruh permintaan pencarian?

Ini karena NLP.

Melalui metode komputasi linguistik NLP seperti klasifikasi teks dan analisis niat pengguna, mesin pencari seperti Google menghasilkan hasil relevan yang "aneh".

2. Teks prediktif dan koreksi otomatis

NLP tidak hanya membantu mesin pencari. Ini juga digunakan oleh berbagai aplikasi untuk analisis teks prediktif dan koreksi otomatis. Jika Anda telah menggunakan Microsoft Word atau Google Docs, Anda telah melihat bagaimana koreksi otomatis secara instan mengubah ejaan kata.

Mirip dengan koreksi otomatis ejaan, Gmail menggunakan algoritme NLP teks prediktif untuk melengkapi kata yang ingin Anda ketik secara otomatis.

Seperti yang Anda lihat, Gmail memprediksi kata "berfungsi" secara otomatis. Fitur tersebut adalah hasil dari algoritma NLP yang bekerja di latar belakang.

Dan itu bukan hanya teks prediktif atau kesalahan ejaan koreksi otomatis; hari ini, penulis AI bertenaga NLP seperti Scalenut dapat menghasilkan seluruh paragraf teks yang bermakna. Pengguna hanya perlu memberikan topik dan beberapa konteks tentang jenis konten yang mereka inginkan, dan Scalenut membuat konten berkualitas tinggi dalam beberapa detik.

3. Filter email

Filter email adalah kasus penggunaan utama NLP. Pada awalnya, itu hanya menganalisis kotak masuk dan memfilter email jahat atau spam. Namun fitur ini telah berkembang jauh dan berkembang menjadi mengkategorikan email berdasarkan jenis konten yang dibawanya.

Saat ini, Gmail secara otomatis mengkategorikan email di kotak masuk Anda sebagai email sosial, email pembaruan, forum, promosi, dan spam dengan filter. Ini dapat dilakukan dengan bantuan algoritme NLP yang membantu menganalisis konten email.

4. Analisis teks

Sebagai pengguna internet, kami berbagi dan terhubung dengan orang dan organisasi secara online. Kami menghasilkan banyak data—pos media sosial di sini, interaksi dengan chatbot situs web di sana.

Bukankah bagus jika, sebagai sebuah organisasi, Anda dapat menganalisis semua data ini dan mendapatkan wawasan yang bermanfaat tentang produk dan layanan Anda?

Analisis teks berbasis NLP dapat membantu Anda memanfaatkan setiap "bit" data yang dikumpulkan organisasi Anda dan memperoleh wawasan dan informasi jika diperlukan.

Misalnya, melalui pengenalan karakter optik (OCR), Anda dapat mengonversi semua jenis file yang berbeda, seperti gambar, PDF, dan PPT, menjadi data yang dapat diedit dan dicari. Ini dapat membantu Anda mengurutkan semua data yang tidak terstruktur ke dalam format terstruktur yang dapat diakses.

Penggunaan lain dari NLP dalam analisis teks adalah komputasi linguistik. Jika situs web Anda memiliki chatbot, Anda dapat menggunakan algoritme NLP untuk merekam semua interaksi pelanggan dan menjawab pertanyaan seperti "Apa yang paling sering ditanyakan pengunjung?" “Apakah terkait dengan produk atau layanan?” dan “Apa yang dapat kami lakukan untuk mengatasi hal ini dan meningkatkan pengalaman pelanggan?”

Sebanyak 80% data organisasi tidak terstruktur, dan NLP memberikan opsi kepada pembuat keputusan untuk mengubahnya menjadi data terstruktur yang memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Organisasi di bidang apa pun, seperti SaaS atau eCommerce, dapat menggunakan NLP untuk menemukan wawasan konsumen dari data.

5. Terjemahan bahasa

Salah satu aplikasi NLP yang paling membantu adalah terjemahan bahasa. Anda dapat melihat ini sendiri. Cukup kunjungi situs web Google Translate dan pilih bahasa Anda dan bahasa yang Anda inginkan untuk menerjemahkan kalimat Anda.

Saat Anda mulai mengetik, Google akan mulai menerjemahkan setiap kata yang Anda ucapkan ke dalam bahasa yang dipilih. Di atas, Anda dapat melihat bagaimana menerjemahkan kalimat bahasa Inggris kami ke dalam bahasa Persia.

Hal yang menakjubkan adalah tidak terbatas pada mengetik teks; Anda juga dapat menggunakan Google Voice Translator. Sekali lagi, NLP bekerja di latar belakang untuk mencocokkan kata-kata bahasa Inggris dengan sinonim Persia dan memeriksa tata bahasa Persia saat menerjemahkan.

6. Peringkasan teks

Aplikasi NLP lain yang bermanfaat adalah peringkasan teks. Dengan bantuan NLP, komputer dapat dengan mudah memahami bahasa manusia, menganalisis konten, dan membuat ringkasan data Anda tanpa kehilangan arti utama dari versi yang lebih panjang.

Misalnya, dalam contoh "rumah pohon" di atas, Google mencoba menyortir semua konten terkait "rumah pohon" di internet dan menghasilkan jawaban yang relevan langsung di halaman hasil pencarian. Ini adalah peringkasan teks bertenaga NLP dalam aksi.

Dan itu bukan hanya mesin pencari. Pemasar menggunakan penulis AI yang menggunakan teknik peringkasan teks NLP untuk menghasilkan konten yang kompetitif, berwawasan, dan menarik pada topik.

Baik itu perangkat lunak bawaan atau alat populer seperti Scalenut, pengguna dapat memilih topik, dan algoritme NLP akan melihat informasi yang tersedia tentang topik tersebut dan menghasilkan teks yang relevan dengan topik tersebut.

Mari kita bertanya pada Scalenut, “Bagaimana Daud mengalahkan Goliat?”

Seperti yang Anda lihat, penulis AI kami tahu bagaimana David mengalahkan Goliath. David menggunakan apa yang dia ketahui dan membuat rencana terperinci untuk memenangkan pertempuran epik itu. Ini mirip dengan bagaimana pemasar bersaing dengan raksasa industri melalui strategi pemasaran konten.

Intinya di sini adalah bahwa dengan menggunakan teknik peringkasan teks NLP, pemasar dapat membuat dan menerbitkan konten yang sesuai dengan maksud pencarian NLP yang dideteksi oleh mesin pencari sambil memberikan hasil pencarian.

Jika Anda menggunakan sebagian besar istilah NLP yang dicari oleh mesin telusur sambil menyajikan daftar halaman web yang paling relevan bagi pengguna, situs web Anda pasti akan ditampilkan di mesin telusur tepat di samping raksasa industri.

7. Analisis sentimen untuk membangun merek

Analisis sentimen adalah langkah maju yang besar dalam kecerdasan buatan dan alasan utama mengapa NLP menjadi begitu populer. Dengan menganalisis data, algoritme NLP dapat memprediksi sentimen umum yang diekspresikan terhadap suatu merek.

Seperti yang Anda lihat pada contoh di atas, analisis sentimen dari data teks yang diberikan menghasilkan skor sentimen entitas keseluruhan sebesar +3,2, yang dapat diterjemahkan ke dalam istilah awam sebagai "cukup positif" untuk merek yang dimaksud.

NLP digunakan dalam riset sentimen konsumen untuk membantu perusahaan meningkatkan produk dan layanan mereka atau membuat yang baru agar pelanggan mereka sebahagia mungkin. Ada banyak alat pendengar sosial seperti “Answer The Public” yang menyediakan kecerdasan pemasaran yang kompetitif.

Analisis sentimen NLP membantu pemasar memahami topik paling populer seputar produk dan layanan mereka dan membuat strategi yang efektif.

8. Asisten cerdas

Kita semua pernah menggunakan asisten cerdas seperti Google, Alexa, atau Siri. Baik untuk memutar lagu favorit kita atau mencari fakta terbaru, asisten cerdas ini didukung oleh kode NLP untuk membantu mereka memahami bahasa lisan.

Menggunakan terjemahan ucapan-ke-teks dan pemahaman bahasa alami (NLU), mereka mengerti apa yang kita katakan. Kemudian, menggunakan terjemahan text-to-speech dengan algoritme natural language generation (NLG), mereka membalas dengan informasi yang paling relevan.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang hubungan antara NLP, NLU, dan NLG, berikut adalah blog Scalenut tentang NLP vs. NLU vs. NLG: Apa bedanya?

9. Chatbot bertenaga AI dan asisten virtual

Tujuan utama dari layanan pelanggan adalah untuk memecahkan masalah. Jika pengguna tidak dapat melakukan sesuatu, tujuannya adalah untuk membantu mereka melakukannya. Ini biasanya melibatkan serangkaian langkah khusus yang harus diikuti. Chatbot bertenaga AI dapat membantu pelanggan dengan masalah seperti itu.

Obrolan pelanggan bekerja pada interaksi pelanggan di kehidupan nyata tanpa campur tangan manusia setelah dilatih dengan serangkaian instruksi yang telah ditentukan sebelumnya dan solusi khusus untuk masalah umum.

Dan itu bukan hanya interaksi yang dihadapi pelanggan; organisasi berskala besar dapat menggunakan chatbot NLP untuk tujuan lain, seperti wiki internal untuk prosedur atau chatbot SDM untuk karyawan orientasi.

Misalnya, Grup Loreal menggunakan chatbot AI bernama Mya untuk meningkatkan efisiensi proses rekrutmennya.

Mereka menggunakan chatbot ini untuk menyaring lebih dari 1 juta aplikasi setiap tahun. Chatbot meminta informasi dasar kepada kandidat, seperti kualifikasi profesional dan pengalaman kerja mereka, lalu menghubungkan mereka yang memenuhi persyaratan dengan perekrut di wilayah mereka.

Chatbot bertenaga AI dan asisten virtual meningkatkan efisiensi para profesional di seluruh departemen. Chatbots dan asisten virtual dimungkinkan oleh algoritme NLP tingkat lanjut. Mereka memberi pelanggan, karyawan, dan mitra bisnis cara baru untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses.

10. Mengotomatiskan tugas dukungan pelanggan

Chatbot berbasis NLP juga cukup efisien untuk mengotomatiskan tugas-tugas tertentu untuk dukungan pelanggan yang lebih baik. Misalnya, bank menggunakan chatbot untuk membantu pelanggan melakukan tugas umum seperti memblokir atau memesan kartu debit atau kredit baru.

Yang harus Anda lakukan hanyalah mengetik atau berbicara tentang masalah yang Anda hadapi, dan chatbot NLP ini akan menghasilkan laporan, meminta perubahan alamat, atau meminta layanan di depan pintu atas nama Anda.

NLP menghilangkan prosedur dukungan pelanggan manual dan mengotomatiskan seluruh proses. Ini memungkinkan pelanggan untuk memecahkan masalah dasar tanpa perlu eksekutif dukungan pelanggan.

Dengan chatbot dukungan pelanggan yang didukung NLP, organisasi memiliki lebih banyak bandwidth untuk fokus pada pengembangan produk di masa mendatang.

11. Deteksi ancaman orang dalam dan keamanan siber

Di zaman sekarang ini, informasi adalah segalanya, dan organisasi memanfaatkan NLP untuk melindungi informasi yang mereka miliki. Pelanggaran data internal mencapai lebih dari 75% dari semua insiden pelanggaran keamanan.

Seiring pertumbuhan organisasi, mereka lebih rentan terhadap pelanggaran keamanan. Dengan semakin banyaknya data konsumen yang dikumpulkan untuk riset pasar, semakin penting bagi bisnis untuk menjaga keamanan data mereka.

Ini bisa berupa informasi keuangan sensitif tentang pelanggan atau kekayaan intelektual perusahaan Anda. Pelanggaran keamanan internal dapat menyebabkan kerusakan parah pada reputasi bisnis Anda. Biaya rata-rata pelanggaran keamanan internal pada tahun 2018 adalah $8,6 juta. Angka ini baru akan naik pada tahun 2022.

Tapi tidak perlu khawatir. NLP punya solusinya.

Bisnis dapat menghindari kerugian dan kerusakan reputasi mereka yang sulit diperbaiki jika memiliki sistem deteksi ancaman yang komprehensif. Algoritme NLP dapat memberikan tampilan 360 derajat dari data organisasi secara real-time.

Saluran komunikasi perusahaan dan solusi penyimpanan data yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) membantu menjaga pemindaian waktu nyata dari semua informasi untuk malware dan perilaku karyawan yang berisiko tinggi.

Misalnya, seorang karyawan mencoba menyalin informasi rahasia di suatu tempat di luar perusahaan. Jika demikian, sistem ini tidak akan mengizinkan perangkat membuat salinan dan akan mengingatkan administrator untuk menghentikan pelanggaran keamanan ini.

Selain pemantauan, sistem data NLP dapat secara otomatis mengklasifikasikan dokumen baru dan mengatur akses pengguna berdasarkan sistem yang telah diatur untuk akses pengguna dan klasifikasi dokumen.

12. Analisis isi dan penilaian

Salah satu aplikasi NLP yang paling menarik adalah di bidang content marketing. Pemasaran konten bertenaga AI dan platform SEO seperti Scalenut membantu pemasar membuat konten berkualitas tinggi di belakang teknik NLP seperti pengenalan entitas bernama, semantik, sintaksis, dan analisis data besar.

Cara kerjanya adalah algoritme NLP menganalisis halaman peringkat teratas di internet untuk kata kunci tertentu dan lokasi target. Mereka membantu pemasar menemukan istilah NLP penting yang dianggap sangat relevan dengan kata kunci oleh mesin pencari yang menggunakan NLP, seperti Google.

Selain itu, alat seperti Scalenut membantu pembuat konten menilai kualitas pekerjaan mereka dengan nilai konten berpemilik yang memeriksa ketentuan NLP dan membantu selama proses pembuatan konten. Mereka memungkinkan Anda untuk mengedepankan yang terbaik dan menerbitkan konten yang paling menarik untuk blog, halaman arahan, email, dan pertanyaan pelanggan Anda.

Ada banyak cara NLP memengaruhi pengoptimalan mesin telusur; pelajari semuanya di blog Scalenut yang mendalam ini, 'NLP SEO: Apa Artinya Dan Cara Menggunakannya Untuk Optimasi Konten.'

Jelajahi NLP untuk pemasaran konten dengan Scalenut

Scalenut adalah alat pemasaran konten dan SEO berbasis NLP yang membantu pemasar dari setiap industri membuat konten yang menarik, menarik, dan menyenangkan bagi pelanggan mereka.

Temukan bagaimana teknologi AI seperti NLP dapat membantu Anda menskalakan bisnis online Anda dengan pilihan kata yang tepat dan mengadopsi aplikasi NLP dalam kehidupan nyata.

‍Daftar untuk uji coba gratis hari ini.