Sabtu, 27 Mei 2017

Kecerdasan Buatan - Natural Language Process

KECERDASAN BUATAN
“NATURAL LANGUAGE PROCESS”
1.      Latar Belakang
         Pengembangan aplikasi NLP sangat menantang karena komputer secara tradisional mengharuskan manusia untuk "berbicara" kepada mereka dalam bahasa pemrograman yang tepat, tidak ambigu dan sangat terstruktur atau, mungkin melalui sejumlah perintah suara yang jelas-jelas. Pidato manusia, bagaimanapun, tidak selalu tepat - seringkali ambigu dan struktur linguistik dapat bergantung pada banyak variabel kompleks, termasuk bahasa gaul, dialek daerah dan konteks social, Pendekatan saat ini terhadap NLP didasarkan pada pembelajaran mesin, sejenis kecerdasan buatan yang meneliti dan menggunakan pola dalam data untuk memperbaiki pemahaman program sendiri. Sebagian besar penelitian yang dilakukan pada pemrosesan bahasa alami berkisar pada pencarian, terutama pencarian perusahaan.

2.      Pembahasan
         Natural Language Processing (NLP) mengacu pada metode AI untuk berkomunikasi dengan 
sistem cerdas dengan menggunakan bahasa alami seperti bahasa Inggris. Pengolahan Bahasa Alami
diperlukan bila Anda menginginkan sistem cerdas seperti robot untuk melakukansesuai instruksi 
Anda, bila Anda ingin mendengar keputusan dari sistem pakar klinis berbasis dialog, dll.
Bidang NLP melibatkan pembuatan komputer untuk melakukan tugas yang bermanfaat dengan bahasa
alami yang digunakan manusia. Input dan output dari sistem NLP bisa berupa 
·   Pidato
·   Teks tertulis
Tugas NLP yang umum dalam program perangkat lunak saat ini meliputi:
·   Segmentasi kalimat, pemberian tag dan parsing part-of-speech.
·   Analisis mendalam
·   Dinamakan ekstraksi entitas.
·   Co-referensi resolusi.
Keuntungan dari pemrosesan bahasa alami dapat dilihat saat mempertimbangkan dua pernyataan berikut: 
"Asuransi komputasi awan harus menjadi bagian dari setiap perjanjian tingkat layanan" dan "SLA yang 
baik memastikan tidur malam lebih mudah - bahkan di awan." Jika Anda menggunakan pemrosesan bahasa
nasional untuk pencarian, program ini akan mengenali bahwa komputasi awan adalah entitas, bahwa awan 
adalah bentuk singkat dari komputasi awan dan bahwa SLA adalah akronim industri untuk perjanjian tingkat layanan.
 
a)      Komponen NLP Ada dua
-       Pemahaman Bahasa Alami (NLU) Pengertian melibatkan tugas-tugas berikut - Pemetaan input yang 
diberikan dalam bahasa alami menjadi representasi yang berguna. Menganalisis berbagai aspek bahasa. 
-       Natural Language Generation (NLG) Ini adalah proses menghasilkan ungkapan dan kalimat bermakna
 dalam bentuk bahasa alami dari beberapa representasi internal. Ini melibatkan - Perencanaan teks 
- Ini termasuk mengambil konten yang relevan dari basis pengetahuan. Perencanaan kalimat 
- Termasuk memilih kata-kata yang dibutuhkan, membentuk ungkapan bermakna, mengatur nada kalimat. 
Text Realization - Ini adalah pemetaan rencana kalimat ke dalam struktur kalimat
-       NLU lebih sulit dari NLG
 
b)     Kesulitan dalam NLU
-       NL memiliki bentuk dan struktur yang sangat kaya.
-       Ini sangat ambigu. Ada berbagai tingkat ambiguitas 
-       Ketidakjelasan leksikal - Pada tingkat yang sangat primitif seperti word-level. Misalnya, memperlakukan
     kata "papan" sebagai kata benda atau kata kerja? Tingkat Sintaks ambiguitas 
-       Kalimat dapat diuraikan dengan berbagai cara. Misalnya, "Dia mengangkat kumbang dengan topi merah."
-       Apakah dia menggunakan topi untuk mengangkat kumbang atau dia mengangkat kumbang yang memiliki 
     tutup merah? Referential ambiguity 
-       Mengacu pada sesuatu yang menggunakan kata ganti. Misalnya, Rima pergi ke Gauri. Dia berkata, "Saya lelah." 
-       Tepat siapa yang lelah? Satu masukan bisa berarti makna yang berbeda. Banyak masukan bisa berarti hal yang sama.
 
c)      Terminologi NLP
o   Fonologi - Ini adalah studi pengorganisasian yang terdengar sistematis
o   Morfologi - Ini adalah studi tentang konstruksi kata-kata dari unit-unit bermakna primitif.
o   Morpheme - Ini adalah satuan makna primitif dalam bahasa.
o   Sintaks - Ini mengacu pada penyusunan kata-kata untuk membuat sebuah kalimat. Ini juga 
melibatkan penentuan peran struktural kata-kata dalam kalimat dan frasa.
o   Semantik - Hal ini berkaitan dengan arti kata-kata dan bagaimana menggabungkan kata-kata
 menjadi frase dan kalimat yang berarti.
o   Pragmatik - Ini berhubungan dengan menggunakan dan memahami kalimat dalam situasi yang
 berbeda dan bagaimana penafsiran kalimat tersebut akan terpengaruh.
o   Wacana - Ini berkaitan dengan bagaimana kalimat sebelumnya bisa mempengaruhi penafsiran kalimat berikutnya.
o   Pengetahuan Dunia - Ini mencakup pengetahuan umum tentang dunia.
 
d)     Langkah di NLP
 
o   Lexical Analysis - Ini melibatkan identifikasi dan analisis struktur kata-kata. Leksikon bahasa berarti kumpulan 
kata dan ungkapan dalam bahasa. Analisis leksikal membagi keseluruhan potongan txt menjadi paragraf, kalimat, dan kata-kata.
 
o   Syntax Analysis (Parsing) - Ini melibatkan analisis kata-kata dalam kalimat untuk tata bahasa dan mengatur kata-kata 
dengan cara yang menunjukkan hubungan di antara kata-kata. Kalimat seperti "The School goes to boy" ditolak oleh
 penganalisis sintaksis Inggris.
 
o   Semantics Analysis - Ini menarik arti sebenarnya atau makna kamus dari teks. Teks itu diperiksa untuk keberanian.
 Hal ini dilakukan dengan memetakan struktur dan objek sintaksis dalam domain tugas. Analis semantik mengabaikan
 kalimat seperti "es krim panas".
 
o   Disclosure Integration - Arti dari setiap kalimat tergantung pada arti kalimat sebelum itu. Selain itu, juga membawa 
makna langsung kalimatnya. 
 
o   Pragmatics Analysis - Selama ini, apa yang dikatakan diinterpretasikan kembali pada apa yang sebenarnya dimaksudkannya
 Ini melibatkan aspek bahasa yang membutuhkan pengetahuan dunia nyata.
.
 


e)      SpeechRecognition

merupakan library python untuk melakukan pengenalan suara, dengan dukungan beberapa mesin dan API, online dan offline.

 install terlebih dahulu pyaudio yang digunakan untuk menginput micropone.
         
         pip install pyaudio
Selanjutnya install PocketSphinx untuk menggunakan Sphinx recognizer.
         pip install wheel
Lalu install Google API Client Library for Python untuk menggunakan Google Cloud Speech API.
         pip install google-api-python-client

Terakhir install SpeechRecognition.
         pip install SpeechRecognition
 

Hasil Implementasi :



3.      Penutup
 
a.      Kesimpulan :
Natural Language Processing (NLP) mengacu pada metode AI untuk berkomunikasi dengan sistem cerdas dengan 
menggunakan bahasa alami seperti bahasa Inggris. Pengolahan Bahasa Alami diperlukan bila Anda menginginkan 
sistem cerdas seperti robot untuk melakukansesuai instruksi Anda

b.      Saran : 
Selanjutnya untuk mendalami materi Artificial Intelligence : Natural Language Process 
dengan membaca sumber-sumber yangtersedia di buku maupun internet , dan melakukan praktikum mandiri.


NAMA
NADIA AYU LESTARI ARIFIN
NPM
1144002
KELAS
3C
PRODI
TEKNIK INFORMATIKA
KAMPUS
POLITEKNIK POS INDONESIA

      Referensi
      Youtube
                     Scan Plagiarisme  :
1.      Searchenginereports

2.      Smallseotools

Tidak ada komentar:

Posting Komentar