Bahasa alami adalah
bahasa yang dipelajari manusia dari lingkungannya yang digunakan untuk
berkomunikasi dengan manusia yang lain. Pengertian bahasa alami jika dikaitkan
dengan intelegensia semu adalah bahasa yang dibuat oleh manusia untuk
berkomunikasi dengan teknologi komputer dengan menggunakan bahasa manusia.
Natural Language
Processing (NLP) merupakan suatu formulasi dan investigasi (penelitian)
terhadap mekanisme perhitungan yang efektif pada komputer agar dapat
berkomunikasi dengan menggunakan bahasa alami mekanisme ini juga melibatkan
natural language generation dan understanding. Sebuah arsitektur yang memuat
minimal salah satu natural language generator (NLG) maupun Natural Language
Understanding (NLU) dapat dikatakan memuat Natural Language Processing. NLP
sering dianggap sebagai cabang dari kecerdasan buatan dan bidang kajiannya
bersinggungan dengan linguistik komputasional. Apabila pemakai dapat
berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa alami maka terbukti
bahwa arsitektur tersebut memiliki Natural Language Processing. Secara teori
berbagai arsitektur dapat diterapkan dalam program dengan cara tertentu agar
dapat mendukung Natural Language Processing. Hanya dengan adanya potensi secara
mengimplementasikan arsitektur yang ada untuk menunjukan bahwa arsitektur
tersebut dapat mendukung Natural Language Processing.
Natural
Language Interface to Database (NLIDB)
Natural Language Interface to Database
merupakan untuk menerima permintaan dalam bahasa Inggris atau bahasa alam
lainnya dan mencoba untuk 'memahami' mereka atau kita dapat mengatakan bahwa
Natural Language Interface to Database (NLIDB) adalah sistem yang menerjemahkan
kalimat bahasa alami ke dalam query database. Meskipun penelitian awal telah
dimulai sejak akhir tahun enam puluhan , NLIDB tetap sebagai masalah penelitian
terbuka. Sebuah sistem NLIDB lengkap akan menguntungkan kita dalam banyak cara.
Siapapun dapat mengumpulkan informasi dari database dengan menggunakan sistem
seperti .Additionally, mungkin mengubah persepsi kita tentang informasi dalam
database. Secara tradisional, orang yang digunakan untuk bekerja dengan bentuk
harapan mereka sangat tergantung pada kemampuan formulir. NLIDB membuat seluruh
pendekatan yang lebih fleksibel, karena itu akan memaksimalkan penggunaan
database. Ada banyak aplikasi yang dapat mengambil keuntungan dari NLIDB. Di
PDA dan ponsel lingkungan, tampilan layar tidak selebar komputer atau laptop.
Mengisi formulir yang memiliki banyak bidang dapat membosankan satu mungkin
harus menavigasi melalui layar, untuk menggulir, untuk mencari nilai-nilai
kotak scroll, dll Sebaliknya, dengan NLIDB, satu-satunya pekerjaan yang perlu
dilakukan adalah dengan mengetikkan pertanyaan serupa dengan SMS (Short
Messaging System).
Komponen NLIDB
Komputasi ilmuwan telah membagi masalah akses bahasa
alami ke database menjadi dua sub-komponen:
• Komponen Linguistic
• komponen database
-
Komponen
linguistik
Hal ini bertanggung
jawab untuk menerjemahkan masukan bahasa alami ke dalam query formal dan
menghasilkan respon bahasa alami berdasarkan hasil dari database pencarian.
-
Komponen Database
Sebuah leksikon adalah
tabel yang digunakan untuk memetakan kata-kata input alami ke objek formal
(nama relasi, atribut nama, dll) dari database. Kedua parser dan juru semantik
memanfaatkan leksikon. Sebuah generator bahasa alami mengambil tanggapan resmi
sebagai masukan, dan memeriksa pohon parsing untuk menghasilkan respon bahasa
alami yang memadai. sistem database bahasa alami memanfaatkan pengetahuan
sintaksis dan pengetahuan tentang database sebenarnya dalam rangka untuk benar
berhubungan masukan bahasa alami dengan struktur dan isi dari database
tersebut. pengetahuan sintaksis biasanya berada dalam komponen linguistik dari
sistem, khususnya dalam analisa sintaks sedangkan pengetahuan tentang database
sebenarnya berada sampai batas tertentu dalam model data semantik digunakan.
Pertanyaan yang dimasukkan dalam bahasa alami diterjemahkan ke dalam sebuah
pernyataan dalam bahasa query formal. Setelah pernyataan itu jelas terbentuk,
query diproses oleh sistem manajemen database untuk menghasilkan data yang
dibutuhkan. Data ini kemudian diteruskan kembali ke komponen bahasa alami di
mana rutinitas generasi memproduksi versi bahasa permukaan respon.
Contoh
Contoh Antarmuka berbasis bahasa alami:
Instant Messaging (IM) saat ini mengalami perkembangan yang cukup
pesat pada jaringan user, karena
kemampuannya mengirimkan pesan secara singkat dan cepat antara pengguna
telekomunikasi. IM menjadi perangkat yang sangat penting untuk industridi
seluruh dunia. IM digunakan di dalam penjadwalan(scheduling meeting), pertukaran
informasi bisnis daninformasi client dan lain-lain. IM telah dikembangkanpada
sektor- sektor private atau antar provider sepertiAmerican Online Instant
Messenger (AIM), MSN danYahoo. Pada tahun 1998 muncul protokol IM yangbersifat open source yang
terkenal dengan protokol Jabber.
Kekurangan dan
Kelebihan NLIDB
Keuntungan
- Tidak ada Bahasa Buatan
- Sederhana, mudah digunakan
- Baik untuk Beberapa Pertanyaan
- Toleransi kesalahan
- Mudah Digunakan untuk Beberapa Tabel Database
- Sudah dibuatnya aplikasi dimobile
- Kita dapat mempermudah memahami bahasa alami ke dalam bahasa query
1.2 Kerugian NLIDB
- Cakupan linguistik tidak jelas
- Linguistik vs kegagalan konseptual
- Harapan palsu
- Aplikasi yang tidak mudah didapat.
Kesimpulan dan
Saran
Kesimpulan :
Natural Language Interface to Database Merupakan
sebuah sistem yang digunakan untuk mendapatkan informasi yang tersimpan dalam
basis data dengan menggunakan masukan yang menggunakan bahasa alami. sehingga
dapat memudahkan pengguna dalam memaksimalkan penggunaan database. Bahasa alami
ini dapat meningkatkan pengguna dalam melakukan query fleksibel dalam database
Saran :
Dalam pembuatan atau penerapan aplikasi natural Natural
Language Interface to Database sebaiknya atau sangat disarankan menggunakan
bahasa yang sangat umum digunakan agar mempermudah user.
Referensi :
