Dokumen tersebut membahas tentang Natural Language Processing (NLP). NLP adalah teknologi machine learning yang memberi komputer kemampuan untuk memahami bahasa manusia dengan menginterpretasikan, memanipulasi, dan memahami data teks dan suara. NLP digunakan untuk berbagai aplikasi seperti virtual assistant, analisis teks, penerjemahan mesin, chatbot, dan lainnya. Terdapat tantangan khusus dalam NLP seperti ambiguitas bahasa, ketiadaan kon

1. 1
NLP (Natural Language Processing)
Diskusi Pertemuan 1
Nama : Hendro Gunawan
NIM : 200401072103
Kelas : IT701
Gambar 1. Natural Language Processing
1.1 Apa Itu NLP?
 Pemrosesan bahasa alami/Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi machine learning
yang memberi komputer kemampuan untuk menginterpretasikan, memanipulasi, dan memahami
bahasa manusia.
 Banyak organisasi dewasa ini memiliki begitu banyak data suara dan teks dari berbagai saluran
komunikasi seperti email, pesan teks, umpan berita media sosial, video, audio, dan banyak lagi.
 Organisasi tersebut menggunakan perangkat lunak NLP untuk memproses data ini secara otomatis,
menganalisis maksud atau sentimen dalam pesan, dan merespon komunikasi manusia dalam waktu
nyata.

2. 2
Gambar 2. NLP merupakan irisan dari Himpunan Computer Science dan Linguistik yang tergabung
dalam AI dan Machine Learning.
1.2 Mengapa NLP?
 NLP sangat penting untuk sepenuhnya menganalisis data teks dan ucapan secara efisien.
 NLP dapat menjelajahi berbagai perbedaan dalam dialek, bahasa gaul, dan penyimpangan tata bahasa
yang khas dalam percakapan.
 Banyak perusahaan menggunakan teknologi ini untuk berbagai tugas otomatis.
1.3 Apa yang Bisa NLP Lakukan?
 Memproses, menganalisis, dan mengarsipkan dokumen besar.
 Menganalisis umpan balik pelanggan atau rekaman pusat panggilan.
 Menjalankan chatbot untuk layanan pelanggan otomatis.
 Menjawab pertanyaan seputar siapa-apa-kapan-di mana .
 Mengklasifikasikan dan mengekstraksi teks.
1.4 Aplikasi Pemrosesan Bahasa Alamiah
1.5 Basic Concept in NLP
1. Tokenization
Breaking down text into individual words or tokens to facilitate analysis and understanding.
2. Part of Speech Tagging
Assigning gramatical tags to words, such as noun, ver, or adjective, to analyze their role in a sentence.
3. Named Entity Recognition
Identifying and classifying named entities, such as names, organization, or location in text.
1.6 NLP Techniques and Algorithms
Virtual Assistants
From Siri to Alexa, virtual assistants rely on
NLP to understand and respond to user
commands and queries.
Text Analysis
NLP is used in analysis, text classification,
and information, enabling bussinesses to
gain valuable insights from large volumes
of text data.
Machine Translation
NLP algorithms are used to translate text
from one language to another, breaking
down communication barries across the
globe.
Chatbots
Chatbots use NLP to simulate human
conversation, providing customer support
and assistance.

3. 3
1.7 Tantangan dalam NLP
1.8 Kesimpulan dan Point Utama
 Pemrosesan Bahasa Alami/NLP adalah bidang yang berkembang pesat dalam kecerdasan buatan.
 Dengan kemampuan untuk memahami dan memanipulasi bahasa manusia, NLP menghadirkan
manfaat yang luas di berbagai bidang, termasuk komunikasi, pencarian informasi, dan interaksi
pengguna.
Terima kasih
1
2
3
4
Language Modeling
Creating statistical models that
predict that likelihood of a squence
of words in a sentence of document.
Sentiment Analysis
Identifying categorizing the
sentiment expressed in a piece
of text, whether it’s positive,
negative, or neutral.
Machine Translation
Using algorithms to automatically
translate text from one language to
another, preserving the original
meaning.
Question Answering
Developing that can understand
and respond to questions possed
in natural language, providing
accurate and relevant answers.
Ambiguity in language
Words and phrases can have
multiple interpretations,
making it challenging for
machine to accurately
understand and respond to
human language.
Lack of content
Understanding language
requires context, which can be
difficult to capture from text
alone. NLP algorithms need to
infer meaning based on limited
information.
Understanding sarcasm
Sarcasm and irony present unique
challenges in NLP, as the
intended meaning can be opposite
to the literal interpretation of the
words used.

4. 4
Referensi
Syahid Abdullah, S. M. (2023, Oktober 21). Natural Language Processing. Diambil kembali dari Edlink
Universitas Siber Asia: https://edlink.id/panel/classes/563118
Website
https://docs.google.com/document/d/1tXd-v-
jh7iRqDupkiKSVfUIBUH84B_Jw/edit?usp=sharing&ouid=101456110840209175777&rtpof=true&sd
=true