Natural Language Understanding (NLU) adalah subdomain dari Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) yang berfokus pada interpretasi, analisis, dan penggalian makna dari bahasa manusia seperti yang terjadi secara alami dalam bentuk tertulis atau lisan. NLU memungkinkan mesin untuk memahami nuansa, konteks, dan maksud di balik data teks atau ucapan yang kompleks secara linguistik dan tidak terstruktur. Melalui pemahaman ini, ia memproses informasi linguistik dengan cara yang lebih mudah beradaptasi, dinamis, dan responsif terhadap bahasa manusia yang sebenarnya, membuat interaksi pengguna dengan sistem berbasis AI menjadi lebih lancar dan intuitif.
Dari sudut pandang teknis, NLU melibatkan banyak proses rumit, seperti tokenisasi, penandaan part-of-speech, penguraian sintaksis, pelabelan peran semantik, dan resolusi intireferensi. Tugas-tugas ini membantu mengungkap hubungan bermakna antara kata, frasa, dan kalimat dalam teks tertentu. Lebih jauh lagi, teknik NLU melampaui struktur dan makna linguistik dengan mempertimbangkan aspek komunikasi lainnya, seperti pragmatik, analisis wacana, dan analisis sentimen. Pendekatan komprehensif ini memungkinkan sistem yang ditingkatkan dengan kemampuan NLU untuk memahami dan merespons masukan dan umpan balik pengguna secara efektif, mengidentifikasi ambiguitas, dan menangani berbagai tugas terkait bahasa.
Ada beberapa algoritme dan model berbeda yang digunakan untuk mencapai NLU, beberapa di antaranya mencakup sistem berbasis aturan, algoritme pembelajaran mesin, teknik pembelajaran mendalam, dan kombinasi keduanya. Munculnya algoritme yang lebih canggih dan berbasis data, seperti Deep Neural Networks (DNN) dan model berbasis transformator (misalnya BERT, GPT-3), telah meningkatkan efektivitas NLU secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Kemajuan ini telah menghasilkan kemajuan luar biasa dalam banyak kasus penggunaan, seperti
- Klasifikasi Teks: mengkategorikan data teks ke dalam kategori yang telah ditentukan.
- Pengenalan Entitas Bernama: mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas, seperti nama, organisasi, lokasi, dll., dalam teks.
- Menjawab Pertanyaan: memberikan jawaban yang akurat dan bermakna terhadap pertanyaan bahasa alami.
- Peringkasan: membuat ringkasan yang ringkas dan koheren dari sejumlah besar teks.
- Terjemahan Otomatis: mengonversi teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain dengan tetap mempertahankan konteks dan makna.
- Pengenalan Niat: menentukan maksud atau tujuan di balik masukan pengguna yang diberikan.
- Analisis Sentimen: menafsirkan dan mengklasifikasikan emosi (positif, negatif, netral, dll) yang diungkapkan dalam data teks atau ucapan.
Seiring dengan terus berkembangnya teknologi NLU dan mencapai tingkat kecanggihan yang lebih tinggi, teknologi ini telah menjadi komponen penting dari berbagai aplikasi AI dan ML di beberapa industri. Misalnya, NLU telah berperan penting dalam pengembangan antarmuka manusia-komputer seperti asisten virtual dan chatbot, yang mengandalkan pemahaman dan interpretasi akurat atas masukan pengguna untuk memberikan respons yang relevan dan bermakna. Selain itu, NLU telah menemukan kegunaan dalam analisis teks, riset pasar, pemantauan media sosial, dukungan pelanggan, dan banyak lagi.
AppMaster, platform no-code yang kuat untuk membuat aplikasi backend, web, dan seluler, memberikan contoh bagaimana NLU dapat diintegrasikan ke dalam solusi perangkat lunak untuk menyederhanakan interaksi pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Dengan memanfaatkan kemampuan NLU, AppMaster memungkinkan beragam pelanggan—termasuk usaha kecil dan perusahaan—untuk menciptakan aplikasi yang intuitif dan ramah pengguna dengan mudah, terlepas dari tingkat keahlian mereka. Hal ini pada akhirnya mengarah pada pengembangan aplikasi yang lebih efisien dan biaya yang lebih rendah, memungkinkan pelanggan untuk fokus mencapai hasil bisnis mereka tanpa mengkhawatirkan detail rumit dari teknologi NLU.
Terakhir, penting untuk menyoroti pentingnya data dalam keberhasilan implementasi NLU. Kualitas dan kuantitas data yang digunakan untuk melatih model NLU memainkan peran penting dalam menentukan performa dan akurasinya. Oleh karena itu, berinvestasi pada akuisisi data berkualitas tinggi dan anotasi yang tepat sangat penting untuk mencapai tingkat pemahaman dan interpretasi yang diinginkan. Selain itu, kemajuan yang sedang berlangsung dalam penelitian AI dan ML tidak diragukan lagi akan terus berkontribusi pada perluasan dan peningkatan teknik NLU, menjadikannya aspek yang semakin diperlukan dalam pengembangan aplikasi modern.
