Kasus Penggunaan NLP Paling Populer

Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi penting yang digunakan oleh banyak perusahaan saat ini. Ini memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia dan memprosesnya sebagai data. Tapi sebenarnya untuk apa itu digunakan? Pada artikel ini, kita akan melihat beberapa contoh kasus penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami dan bagaimana NLP telah diterapkan di berbagai industri.

Contoh kasus penggunaan NLP

Dengan bantuan dari teknologi NLP, komputer sekarang dapat secara otomatis menangani bahasa alami manusia seperti ucapan atau teks, dan meskipun ini sendiri cukup menarik, nilai sebenarnya di balik teknologi ini terletak pada kasus penggunaannya.

Mari kita telusuri beberapa aplikasi nyata dari teknologi Pemrosesan Bahasa Alami:

Deteksi spam

Teknologi deteksi spam terbaik menggunakan kemampuan NLP untuk memindai email dan mengidentifikasi email sampah berkat bahasa yang sering mengindikasikan spam atau phishing.

Klasifikasi email

Jika Anda menggunakan Gmail, Anda akan menyadari sekarang bahwa email masuk kami secara otomatis diklasifikasikan ke dalam kotak masuk utama, promosi, dan kotak masuk spam.

Ini dilakukan berkat NLP. AI dilatih untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan email dalam kategori ini berkat pemahamannya terhadap konten email. Seperti yang telah kita lihat sebelumnya, email spam cenderung memiliki pesan yang tidak jelas dan tautan keluar yang tidak relevan. Demikian pula, email promosi menggunakan bahasa tertentu dan cenderung memiliki konten promosi, seperti kupon atau penawaran diskon.

Alat koreksi tata bahasa

Alat koreksi tata bahasa, seperti Grammarly, menggunakan teknik NLP untuk memindai teks, memeriksa kesalahan bahasa, dan memberikan saran perbaikan yang harus dilakukan.

Menurut Grammarly, perangkat lunak ini diberi data tentang aturan tata bahasa dan ejaan oleh tim ahli bahasa dan insinyur pembelajaran mendalam mereka yang telah merancang algoritme yang mempelajari aturan dan pola penulisan yang baik, dengan menganalisis jutaan kalimat dari teks penelitian. Itu juga belajar dengan data, karena setiap kali pengguna menerima atau mengabaikan saran yang diberikan oleh Grammarly, AI menjadi lebih pintar. Berkat pengetahuan itu, alat tersebut mengetahui cara membedakan antara penggunaan yang benar dan salah, dan meminta amandemen atau koreksi yang disarankan.

Peringkasan teks

Peringkasan teks adalah proses memperpendek teks dan menghasilkan ringkasan singkat sambil tetap mempertahankan ide inti dan pesan yang disampaikan oleh dokumen awal.

Sekali lagi, teknik NLP bekerja di sini untuk "mencerna" volume besar teks digital, memahami konten, mengekstraksi ide paling sentral sambil mengabaikan informasi yang tidak relevan, dan membuat teks yang lebih pendek yang masih berisi semua poin kunci.

Ada dua metode utama untuk meringkas teks:

• Metode ekstraktif
  Dalam metode ini, algoritme menggunakan kalimat dan frasa bermakna dari teks asli dan menggabungkannya untuk membuat ringkasan. Untuk melakukannya, algoritme menggunakan frekuensi kata, relevansi frasa, serta parameter lainnya.
• Metode abstraktif
  Dalam metode yang lebih maju ini, algoritme harus memahami arti umum kalimat dan menginterpretasikan konteks untuk menghasilkan kalimat baru berdasarkan arti keseluruhan. Oleh karena itu, keluarannya adalah teks baru, sama sekali berbeda dari konten sumber.

Terjemahan otomatis

Salah satu kasus penggunaan teratas Pemrosesan Bahasa Alami adalah terjemahan. Sejak dimulainya pada tahun 1950-an, terjemahan otomatis telah berkembang pesat.

Terjemahan yang efektif lebih dari sekadar mengganti kata, tetapi perlu menangkap arti dan nada bahasa input secara akurat agar dapat menerjemahkannya ke bahasa lain dengan arti yang sama dan dampak yang diinginkan.

Layanan terjemahan otomatis seperti penerjemah Google or deepl memanfaatkan kekuatan NLP untuk memahami dan menghasilkan terjemahan bahasa global yang akurat dalam teks, atau bahkan format suara. Di Inbenta, kami menggunakan kekuatan NLP yang diterapkan pada terjemahan otomatis di chatbot multibahasa kami, untuk memastikan bahwa pengguna kami mendapatkan jawaban yang mereka cari dalam bahasa pilihan mereka.

Analisis sentimen

Analisis sentimen mencoba mengukur mood keseluruhan teks atau dokumen, dengan menganalisis bahasa yang digunakan dalam konten ini. Ini dapat digunakan untuk posting media sosial, tanggapan, ulasan, dan lainnya untuk mengidentifikasi perasaan, opini, atau keyakinan suatu pernyataan, sehingga memberikan banyak informasi tentang pilihan pelanggan dan pendorong keputusan mereka.

Agen virtual dan chatbots

Berkat teknologi NLP, chatbot menjadi lebih mirip manusia. Solusi AI percakapan 'like' Chatbot cerdas bertenaga AI gunakan Pemrosesan Bahasa Alami untuk memahami makna di balik permintaan pengguna dan menjawabnya dengan cara yang akurat.

Chatbots memiliki banyak aplikasi di berbagai industri karena memfasilitasi percakapan dengan pelanggan dan mengotomatiskan berbagai tugas berbasis aturan, seperti menjawab FAQ atau memesan penerbangan. Mereka hemat biaya, dan tersedia 24/7 setiap hari sepanjang tahun, memungkinkan pengguna menemukan jawaban atas pertanyaan mereka sendiri, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna.

Contoh kasus penggunaan khusus industri NLP

Pemrosesan Bahasa Alami telah menjadi sangat kuat dalam beberapa tahun terakhir sehingga sekarang memengaruhi operasi bisnis di berbagai industri. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan NLP teratas di berbagai sektor.

Kasus penggunaan NLP ritel & e-niaga

Pengecer dapat menggunakan NLP untuk menganalisis data pelanggan dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membuat keputusan yang lebih tepat di seluruh proses mereka, mulai dari desain produk dan manajemen inventaris hingga inisiatif penjualan dan pemasaran.

Kecerdasan pasar
Pemasar dapat mengekstrak data dari berbagai sumber seperti ulasan, komentar, posting media sosial, dll, dan menggabungkannya dengan kemampuan NLP untuk menganalisis sentimen konsumen, mendeteksi tren pasar, dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.

Pencarian semantik
Mesin pencari semantik bertenaga NLP aktifkan toko ritel online dan situs web e-niaga untuk memahami maksud pembeli, bahkan saat mereka menggunakan penelusuran ekor panjang seperti "baju wanita kulit hitam ukuran 10", untuk menyarankan tanggapan yang sesuai dan meningkatkan visibilitas produk. Memanfaatkan pencarian semantik memungkinkan situs e-niaga untuk meningkatkan tingkat konversi dan menurunkan tingkat pengabaian keranjang.

Chatbot e-niaga
Chatbots di e-commerce gunakan NLP untuk memahami pertanyaan pembeli dan menjawabnya dengan cara yang paling akurat. Mereka bahkan dapat menawarkan kemampuan transaksional, memungkinkan pengguna menemukan produk yang mereka cari, menyarankan produk terkait, mempromosikan penawaran, dan bahkan menyelesaikan penjualan tanpa harus meninggalkan chatbot.

Kasus penggunaan NLP Perbankan dan Keuangan

Perbankan dan lembaga keuangan dapat menggunakan NLP untuk menganalisis data pasar dan menggunakan wawasan tersebut untuk mengurangi risiko dan membuat keputusan yang lebih baik. NLP juga dapat membantu institusi ini mengidentifikasi aktivitas ilegal seperti pencucian uang dan perilaku curang lainnya.

Skor kredit
Bank dan lembaga keuangan menggunakan penilaian kredit untuk menentukan risiko yang terkait dengan meminjamkan uang kepada individu atau bisnis. NLP dapat membantu dalam penilaian kredit dengan mengekstraksi data yang relevan dari dokumen tidak terstruktur seperti dokumentasi pinjaman, pendapatan, investasi, pengeluaran, dll, dan memasukkannya ke perangkat lunak penilaian kredit untuk menentukan nilai kredit.

Deteksi penipuan
Dikombinasikan dengan Kecerdasan Buatan, NLP dapat membantu mendeteksi penipuan dari dokumen keuangan yang tidak terstruktur.

Kasus penggunaan NLP asuransi

Perusahaan asuransi dapat menggunakan NLP untuk menganalisis komunikasi pelanggan guna mengidentifikasi indikator penipuan dan menandai klaim ini untuk analisis lebih dalam.

Kasus penggunaan NLP perawatan kesehatan

NLP dapat menganalisis komunikasi pasien dari email, aplikasi obrolan, dan saluran bantuan dan bantuan pasien profesional medis memprioritaskan pasien berdasarkan kebutuhan mereka, meningkatkan diagnosis dan pengobatan pasien, dan mendorong hasil yang lebih baik.

Dikte
Dokter menggunakan perekam suara untuk mendokumentasikan prosedur dan hasil klinis. NLP dapat digunakan untuk menganalisis rekaman suara dan menyalinnya ke dalam teks, untuk dimasukkan ke rekaman pasien.

Obrolan kesehatan
Chatbot perawatan kesehatan menggunakan kemampuan NLP untuk memahami pertanyaan pasien dan dapat membantu mereka dalam menjadwalkan janji temu, menemukan layanan kesehatan, menilai gejala, mengatur pengingat vaksinasi, dan bahkan memberikan bantuan atau informasi kesehatan mental tentang Covid atau masalah kesehatan masyarakat lainnya.

Kasus penggunaan HR NLP

NLP juga banyak digunakan oleh Departemen SDM untuk mengotomatisasi berbagai tugas.

Lanjutkan evaluasi
NLP dapat digunakan untuk menyaring resume kandidat dengan mengekstraksi kata kunci yang relevan (pendidikan, keterampilan, peran sebelumnya), dan untuk mengklasifikasikan kandidat berdasarkan bagaimana profil mereka cocok dengan posisi tertentu. Ini juga dapat digunakan untuk meringkas resume kandidat yang cocok dengan peran tertentu untuk membantu perekrut menelusuri resume lebih cepat.

Obrolan rekrutmen
Chatbots untuk tujuan perekrutan digunakan untuk mengotomatisasi komunikasi antara perekrut dan kandidat. Mereka biasanya menggunakan kemampuan NLP untuk menjadwalkan wawancara, menjawab pertanyaan kandidat tentang posisi atau proses rekrutmen, atau bahkan memfasilitasi orientasi.

Sekarang setelah Anda tahu seberapa kuat aplikasi NLP, Anda mungkin ingin mencobanya sendiri. Manfaatkan uji coba GRATIS 14 hari kami dan uji solusi AI percakapan kami untuk bisnis Anda.

Lihat artikel kami yang serupa