Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP) – atau pemprosesan bahasa semula jadi – adalah satu bidang kecerdasan buatan (AI) yang memfokuskan kepada membantu komputer memahami dan berinteraksi dengan bahasa manusia. Secara ringkas, NLP menggunakan kaedah pembelajaran mesin (machine learning) untuk membolehkan komputer mentafsir, berinteraksi dan memahami bahasa semula jadi yang kita gunakan setiap hari.

Ini dianggap sebagai salah satu cabaran paling kompleks dalam AI, kerana bahasa adalah alat ekspresi pemikiran dan komunikasi yang sangat halus bagi manusia, yang memerlukan mesin untuk “memahami” makna tersirat di sebalik ayat.

Bahasa semula jadi di sini merujuk kepada bahasa manusia seperti Bahasa Melayu, Bahasa Inggeris, Bahasa Cina... berbeza dengan bahasa komputer. Matlamat NLP adalah untuk memprogram komputer supaya ia boleh memproses dan memahami secara automatik bahasa ini, malah boleh menghasilkan ayat seperti manusia.

Contohnya, apabila anda bercakap dengan pembantu maya atau chatbot, bertanya soalan kepada Siri, Alexa, atau menterjemah teks menggunakan Google Terjemahan – semua aplikasi ini menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi di belakang tabir.

Mengapa pemprosesan bahasa semula jadi penting?

Dalam era digital, jumlah data bahasa (teks, audio, perbualan) meningkat dengan pesat dari pelbagai sumber seperti emel, mesej, media sosial, video, dan lain-lain. Berbeza dengan data berstruktur (angka, jadual), data bahasa dalam bentuk teks dan audio adalah data tidak berstruktur – yang sukar diproses secara automatik tanpa NLP.

Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi membantu komputer menganalisis data tidak berstruktur ini dengan berkesan, memahami niat, konteks, dan emosi dalam kata-kata manusia. Oleh itu, NLP menjadi kunci untuk mesin berkomunikasi dan melayani manusia dengan lebih pintar.

Pemprosesan Bahasa Semula Jadi penting kerana ia membuka kemungkinan interaksi semula jadi antara manusia dan komputer. Daripada perlu belajar bahasa mesin, kita boleh memberi arahan atau bertanya soalan kepada komputer dalam bahasa ibunda kita sendiri. NLP membantu mengautomasikan banyak tugas kompleks berkaitan bahasa, sekaligus menjimatkan masa dan kos, serta meningkatkan pengalaman pengguna dalam hampir semua bidang.

Sebagai contoh, perniagaan boleh menggunakan NLP untuk menganalisis ribuan maklum balas pelanggan di media sosial bagi mendapatkan pandangan penting, atau chatbot yang menggunakan NLP boleh menjawab pelanggan 24/7 secara konsisten. Penggunaan NLP yang tepat membantu syarikat mengoptimumkan proses, meningkatkan produktiviti, dan malah mengperibadikan perkhidmatan untuk setiap pengguna.

Sebenarnya, NLP sudah dan sedang hadir dalam kehidupan seharian kita. Alat carian seperti Google memahami apa yang anda cari walaupun pertanyaan tidak jelas. Sistem pembantu maya seperti Amazon Alexa, Apple Siri atau Microsoft Cortana boleh mendengar dan membalas pengguna, membantu melakukan pelbagai tugas dari membuat panggilan, memainkan muzik hingga mencari maklumat.

Malahan fungsi ramalan kata apabila anda menaip mesej atau pemeriksaan ejaan automatik juga hasil daripada NLP. Jelas sekali, pemprosesan bahasa semula jadi telah menjadi teknologi teras yang memacu banyak aplikasi pintar di sekeliling kita, menjadikan mesin lebih “memahami” bahasa daripada sebelum ini.

Aplikasi popular NLP

Dengan kemampuan “memahami” bahasa, NLP digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Berikut adalah beberapa aplikasi utama pemprosesan bahasa semula jadi:

• Pembantu Maya dan Chatbot: 

NLP membolehkan penciptaan pembantu maya seperti Siri, Alexa atau chatbot di laman web, Facebook Messenger... yang boleh memahami soalan pengguna dan memberi maklum balas secara automatik. Mereka membantu menjawab soalan lazim, menyokong penjadualan, pembelian, atau menyelesaikan masalah pelanggan dengan cepat, bila-bila masa dan di mana sahaja.

• Analisis Pendapat dan Emosi: 

Syarkat menggunakan NLP untuk menganalisis maklum balas pelanggan di media sosial, tinjauan atau ulasan produk. Algoritma NLP boleh mengenal pasti emosi (positif/negatif), sikap atau malah sindiran dalam ayat. Ini membantu perniagaan memahami pendapat pelanggan, tren pasaran untuk memperbaiki produk dan perkhidmatan tepat pada masanya.

• Penterjemahan Mesin (Terjemahan Automatik): 

Penterjemahan mesin adalah aplikasi klasik NLP. Perisian terjemahan (seperti Google Terjemahan) menggunakan NLP untuk menukar teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain dengan usaha mengekalkan makna dan konteks yang tepat. Dengan NLP, kualiti terjemahan automatik semakin meningkat, membantu mengatasi halangan bahasa.

• Pemprosesan Suara: 

Pengenalan suara (speech recognition) menukar ucapan menjadi teks, membolehkan anda mengawal dengan suara telefon atau komputer (contoh: fungsi Voice-to-text, panggilan suara).

Sebaliknya, NLP juga membantu mensintesis suara daripada teks (text-to-speech), menghasilkan suara semula jadi untuk buku audio, pembantu maya, dan lain-lain. Sistem kawalan suara dalam kereta dan rumah pintar juga berasaskan teknologi ini.

• Klasifikasi dan Ekstraksi Maklumat: 

NLP boleh secara automatik mengklasifikasikan teks mengikut topik (contoh: klasifikasi emel spam/bukan spam, berita mengikut bidang) dan mengekstrak maklumat penting. Dalam perniagaan, NLP digunakan untuk mengatur fail dan dokumen; dalam perubatan boleh membantu mengekstrak data rekod pesakit; atau dalam bidang undang-undang membantu menapis dokumen berkaitan daripada berjuta-juta halaman.

• Penciptaan Kandungan Automatik: 

Satu kemajuan baru NLP adalah kemampuan menghasilkan bahasa semula jadi – iaitu menghasilkan teks seperti manusia. Model bahasa moden (seperti GPT-3, GPT-4) boleh menulis artikel, menyediakan emel, membuat puisi, menulis kod berdasarkan permintaan pengguna.

Ini membuka banyak aplikasi menarik seperti membantu penulisan kandungan, menjawab automatik dalam perkhidmatan pelanggan, atau bahkan menulis draf tesis untuk pelajar. Sudah tentu, kandungan yang dihasilkan mesin perlu diawasi manusia untuk memastikan ketepatan dan etika.

Secara keseluruhan, apa sahaja cabaran yang berkaitan dengan bahasa semula jadi (teks, ucapan) boleh menggunakan NLP untuk mengautomasikan atau meningkatkan keberkesanan. Dari carian maklumat, jawapan soalan, analisis dokumen, hingga sokongan pendidikan (contoh: penilaian automatik esei, tutor maya) – pemprosesan bahasa semula jadi memainkan peranan penting.

Bagaimana NLP berfungsi?

Untuk membolehkan komputer memahami bahasa manusia, NLP menggabungkan pelbagai teknik sains komputer dan linguistik. Secara asasnya, sistem NLP melalui beberapa langkah utama dalam pemprosesan bahasa:

Pralaku bahasa: 

Pertama, teks atau suara ditukar menjadi data mentah untuk komputer. Contohnya dengan teks, NLP akan memecah ayat, memecah perkataan (tokenization), menukar semua huruf kepada huruf kecil (lowercasing), membuang tanda baca dan kata-kata berhenti (seperti “the”, “is” yang kurang bermakna).

Seterusnya boleh digunakan stemming/lemmatization – mengembalikan perkataan ke bentuk asal (contoh: “running” menjadi “run”). Dengan audio ucapan, langkah awal adalah pengenalan suara untuk mendapatkan teks. Hasil daripada peringkat pralaku adalah data bahasa yang dibersihkan dan distandardkan, sedia untuk pembelajaran mesin.

Ekstraksi ciri (feature extraction): 

Komputer tidak memahami makna secara langsung, jadi NLP perlu mewakili bahasa dalam bentuk nombor. Langkah ini menukar teks kepada ciri berangka atau vektor.

Teknik biasa termasuk model Bag of Words, TF-IDF (mengira kekerapan perkataan) atau lebih moden ialah word embedding (seperti Word2Vec, GloVe) – memberikan setiap perkataan satu vektor untuk mewakili maknanya. Vektor-vektor ini membantu algoritma memahami hubungan semantik antara perkataan (contoh “raja” lebih dekat dengan “permaisuri” daripada “kereta” dalam ruang vektor).

Analisis dan pemahaman konteks: 

Setelah mendapat data berangka, sistem menggunakan model dan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis tatabahasa (syntax) dan semantik (semantics).

Contohnya, analisis tatabahasa menentukan peranan perkataan dalam ayat (siapa subjek, kata kerja, objek...), manakala analisis semantik membantu memahami makna ayat dalam konteks tertentu. NLP moden menggunakan model pembelajaran mendalam (deep learning) untuk melaksanakan tugas ini, membolehkan komputer secara beransur-ansur memahami makna ayat seperti manusia.

Penjanaan bahasa atau tindakan: 

Bergantung pada tujuan, langkah terakhir adalah menghasilkan output untuk pengguna. Contohnya, untuk soalan, sistem NLP akan mencari jawapan yang sesuai dari data dan memberi maklum balas (dalam bentuk teks atau suara). Atau untuk arahan, NLP akan mengaktifkan tindakan pada mesin (contoh: memainkan muzik apabila mendengar arahan “Play music”).

Dalam kes penterjemahan mesin, langkah ini menghasilkan ayat terjemahan dalam bahasa sasaran. Manakala dengan chatbot, ini adalah masa untuk menghasilkan jawapan semula jadi berdasarkan pemahaman dari langkah sebelumnya.

Proses sebenar mungkin lebih kompleks dan langkah-langkah tidak semestinya terpisah dengan jelas. Banyak sistem NLP kini menggunakan model end-to-end, iaitu rangkaian neural yang belajar keseluruhan dari input ke output, bukan memproses secara berasingan. Namun, pembahagian ini membantu kita memahami bagaimana NLP berfungsi untuk menukar bahasa manusia menjadi bentuk yang difahami komputer dan memberi maklum balas sesuai.

Pendekatan dalam NLP

Sepanjang sejarah perkembangan, Pemprosesan Bahasa Semula Jadi telah melalui beberapa generasi pendekatan berbeza. Dari tahun 1950-an hingga kini, terdapat tiga pendekatan utama dalam NLP:

NLP berasaskan peraturan (Rule-based)

Ini adalah pendekatan awal. Pengaturcara menulis set peraturan bahasa dalam bentuk if-then (jika-maka) untuk memproses ayat.

Contohnya, sistem jawapan automatik awal hanya boleh membalas dengan ayat yang telah diprogramkan. Pendekatan ini tidak menggunakan pembelajaran mesin, jadi sangat terhad – sistem hanya faham apa yang diajar secara kaku, tidak belajar sendiri. NLP berasaskan peraturan memerlukan pakar linguistik menulis peraturan dan sukar dikembangkan kerana kepelbagaian bahasa.

NLP statistik (Statistical)

Bermula pada 1990-an, NLP beralih ke arah pembelajaran mesin statistik. Daripada menulis peraturan manual, algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk komputer belajar model bahasa berdasarkan data. Pendekatan ini membolehkan pemprosesan bahasa semula jadi menjadi lebih fleksibel dan tepat, kerana komputer boleh mengira kebarangkalian untuk memilih makna yang sesuai bagi perkataan/ayat berdasarkan konteks.

Contohnya, algoritma penandaan kelas kata (POS tagging) belajar dari data berlabel untuk mengetahui kebarangkalian perkataan menjadi kata nama atau kata kerja dalam konteks tertentu. NLP statistik telah menghasilkan aplikasi seperti pemeriksaan ejaan, cadangan kata (seperti T9 pada telefon lama) yang berfungsi dengan baik.

NLP menggunakan pembelajaran mendalam (Deep learning)

Sejak akhir 2010-an, pembelajaran mendalam dengan model rangkaian neural menjadi pendekatan utama dalam NLP. Dengan jumlah data teks yang sangat besar di Internet dan kuasa pengiraan yang tinggi, model deep learning boleh belajar representasi bahasa pada tahap abstrak yang tinggi. 

Model Transformer (diperkenalkan pada 2017) adalah satu lonjakan besar: model ini belajar hubungan semantik antara perkataan dalam ayat melalui mekanisme self-attention, membolehkan pemahaman konteks yang lebih baik. Google melancarkan model BERT berdasarkan Transformer untuk meningkatkan kualiti carian mereka.

Seterusnya, model autoregressive seperti GPT-2, GPT-3 dilatih untuk meramalkan perkataan seterusnya, membuka kemampuan menghasilkan teks yang lancar yang belum pernah ada sebelum ini. Kini, dengan pembelajaran mendalam, kita mempunyai model bahasa berskala besar (LLM) seperti GPT-4, LLaMA, PaLM… yang boleh memahami dan menghasilkan bahasa sangat semula jadi, malah setaraf manusia dalam banyak tugas bahasa.

Selain itu, trend moden adalah menggunakan model asas (foundation models) – model AI besar yang telah dilatih pada berbilion perkataan. Model ini (contoh GPT-4 oleh OpenAI atau Granite oleh IBM) boleh disesuaikan dengan cepat untuk pelbagai tugas NLP, dari penjanaan teks yang bermakna hingga ekstraksi maklumat khusus.

Menggunakan model sedia ada menjimatkan masa latihan dan mencapai keberkesanan tinggi, serta membuka kaedah baru seperti penjanaan berpandu maklumat luar (retrieval-augmented generation) untuk meningkatkan ketepatan jawapan. Ini menunjukkan NLP berkembang dengan sangat dinamik dan sentiasa inovatif dari segi teknikal.

Cabaran dan trend baru dalam NLP

Walaupun telah mencapai banyak kejayaan, pemprosesan bahasa semula jadi masih menghadapi cabaran besar. Bahasa manusia sangat kaya dan pelbagai: satu ayat boleh membawa banyak makna bergantung konteks, belum lagi slang, idiom, permainan kata, sindiran. Membantu komputer memahami maksud sebenar manusia dalam semua situasi bukan perkara mudah.

Contohnya, ayat "Buah epal tidak jatuh jauh dari pokok" – mesin perlu faham ini adalah idiom bermakna persamaan sifat, bukan merujuk buah epal sebenar. Untuk menjawab soalan pengguna dengan tepat, sistem NLP mesti mempunyai pengetahuan asas yang luas dan kemampuan berfikir secara logik, bukan sekadar memahami ayat secara literal.

Cabaran lain ialah bahasa dialek dan pelbagai bahasa. Setiap bahasa mempunyai ciri unik (Bahasa Melayu berbeza dengan Bahasa Inggeris dari segi abjad, struktur ayat; Bahasa Jepun, Cina tiada ruang antara perkataan; dan lain-lain).

NLP perlu menyesuaikan diri dengan setiap bahasa. Kini, trend adalah membangunkan model pelbagai bahasa, atau malah multimodal (NLP yang memproses teks, imej, audio serentak) supaya mesin boleh memahami bahasa dalam konteks lebih luas.

Dari segi trend, NLP moden sedang menuju ke arah membina sistem yang lebih pintar dan “memahami” lebih mendalam. Model bahasa semakin besar (dengan lebih banyak parameter dan data latihan) seperti GPT-4, GPT-5… dijangka terus meningkatkan kemampuan memahami dan menjana bahasa semula jadi.

Selain itu, penyelidik juga memberi perhatian kepada NLP yang boleh diterangkan (explainable NLP) – iaitu kita boleh faham mengapa mesin membuat keputusan berdasarkan ciri bahasa tertentu, bukan “kotak hitam” yang sukar difahami. Ini penting apabila NLP digunakan dalam bidang sensitif seperti perubatan, undang-undang, di mana asas keputusan mesin perlu jelas.

Satu lagi trend penting ialah integrasi pengetahuan dunia sebenar ke dalam NLP. Model baru boleh menggabungkan pemprosesan bahasa dengan pangkalan pengetahuan atau data luar untuk memahami konteks dengan lebih baik.

Contohnya, sistem soal jawab boleh merujuk maklumat dari Wikipedia atau internet secara masa nyata untuk memberikan jawapan tepat, bukan hanya bergantung pada apa yang telah dipelajari. NLP juga semakin mendekati AI umum dengan kajian merentas bidang bersama sains kognitif dan neurosains, untuk meniru cara manusia benar-benar memahami bahasa.

>>> Tahukah anda:

Apakah itu Pembelajaran Mesin?

Apakah itu Deep Learning?

Kesimpulannya, Pemprosesan Bahasa Semula Jadi telah, sedang dan akan terus menjadi bidang teras dalam AI dengan potensi besar. Dari membantu komputer memahami bahasa manusia hingga mengautomasikan pelbagai tugas bahasa, NLP memberi impak mendalam dalam semua aspek kehidupan dan teknologi.

Dengan kemajuan pembelajaran mendalam dan data besar, kita boleh menjangkakan generasi mesin yang lebih pintar dan berinteraksi secara semula jadi dalam masa terdekat. Pemprosesan bahasa semula jadi adalah kunci untuk menghapuskan jurang antara manusia dan komputer, membawa teknologi lebih dekat kepada kehidupan manusia secara semula jadi dan berkesan.