Di Balik Poses Sentiment Analysis: Kerjasama ML & NLP

Machine Learning (ML) dan Natural Language Processing (NLP) merupakan cabang dari teknologi AI. Meski tujuan akhir mereka berbeda, namun mereka sama-sama bertugas dalam menangani dan mengolah data. Lantas apa peran mereka dalam proses kerja Sentiment Analysis?

Pada artikel ini, KLIK group akan menjelaskan kepada kalian bagaimana ML & NLP saling bekerja sama dibalik proses Sentiment Analysis.

Penjelasan ML, NLP, dan Sentiment Analysis

Untuk mengetahui bagaimana ML & NLP saling bekerja sama dalam proses sentiment analysis, mari kita pahami dulu definisi dari masing masing teknologi tersebut:

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) merupakan sebuah bidang yang melatih komputer untuk mempelajari, memahami, menafsirkan, serta menghasilkan bahasa natural manusia.

Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data yang diberikan, dan berkembang seiring waktu tanpa diprogram secara kompleks. Sehingga ketika dihadapkan dengan data baru, ML dapat mempelajarinya secara mandiri.

Sentiment Analysis

Sentiment Analysis merupakan teknologi yang digunakan untuk mengklasifikasi teks, lalu mengkategorikan opini dan emosi yang terdapat dalam teks tersebut. Teks akan dikategorikan menjadi negatif, netral, dan positif.

Peran NLP & ML Pada Proses Sentiment Analysis

NLP & ML berperan dalam metode klasifikasi teks pada proses Sentiment Analysis. Sentiment analysis biasa menggunakan 3 pendekatan untuk mengetahui emosi dalam teks, yakni:

• Lexicon Based/Rule Based Sentiment
  Lexicon Based merupakan pendekatan dalam Sentiment Analysis yang mengandalkan kamus/daftar kata-kata yang telah diberi label sentimen (positif, negatif, netral).
  
  Kamus/daftar kata-kata ini kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan emosi yang terdapat pada teks. Proses ini sangat mengandalkan konsep dasar NLP dimana komputer dilatih untuk memahami bahasa natural manusia.
• Machine Learning Based
  Machine Learning Based merupakan pendekatan dalam Sentiment Analysis dengan membangun model klasifikasi dan kemudian dilatih dengan ribuan data yang telah diberi label positif, negatif, dan netral.
  
  Dengan metode ini Sentiment Analysis dapat memahami makna pada teks berdasarkan emosi dan konteks. Proses ini mengandalkan kemampuan model ML dalam mempelajari data dengan mandiri, dan berkembang seiring bertambahnya case dan jumlah data.
• Pendekatan Gabungan
  Seperti namanya, pendekatan ini akan menggabungkan kemampuan lexicon/rule based dalam mengolah data yang belum berlabel, lalu kemudian data berlabel akan dilatih menggunakan model ML untuk belajar secara mandiri dan berkembang seiring waktu.

Poin Penting

Dalam proses Sentiment Analysis, Natural Language Processing (NLP) berperan dalam membantu sistem memahami bahasa manusia, seperti memproses teks, mengenali struktur kalimat, dan mengekstrak makna dari teks.

Setelah teks dapat dipahami dan direpresentasikan dalam bentuk data, Machine Learning (ML) berperan untuk mempelajari pola sentimen dari data tersebut, melakukan klasifikasi sentimen (positif, negatif, atau netral), serta meningkatkan akurasi prediksi seiring bertambahnya data dan pengalaman model.

Manfaatkan Sentiment Bisnis Anda Lebih Dalam!

Dengan pengalaman lebih dari 12 tahun di bidang Transformasi Digital, KLIK Group siap membantu Anda mengimplementasikan sentiment analysis berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mendapatkan insight bisnis ber value tinggi.

Hubungi Kami