Aplikasi NLP dan Software. Pengenalan dan Pemahaman Bicara Suara.

Bab 6 Antarmuka User Sentence S terdiri dari subjek atau noun phrase NP dan predikat atau verb phrase VP: S = NP + VP NP bisa berupa noun tunggal, tetapi biasanya dibagi menjadi beberapa bagian tambahan pembicaraan, seperti article ART atau determiner D seperti “a”, “this”, atau suatu adjective ADJ dan noun utama N, sehingga: NP = D + ADJ + N + ART NP bisa memiliki prepositional phrase PP yang terbentuk dari preposition P seperti “of” atau “with” dan determiner lainnya dan suatu noun: PP = P + D + N Verb phrase VP dibentuk dari verb V dan seringkali objek dari verb, yang biasanya noun lainnya dan determiner-nya. Prepositional phrase bisa juga diasosiasikan dengan verb phrase: VP = V + D + N + PP Dan tentu saja di samping diatas ini, masih banyak variasi yang lainnya. § Lexicon. Dalam rangka melakukan analisis semantik, parser membutuhkan dictionary kamus. Dictionary ini disebut dengan lexicon. Lexicon mengandung semua kata yang dibutuhkan program untuk dikenali. Juga mengandung semua ejaan yang benar dari setiap kata dan aturannya dalam sentence. Untuk setiap kata yang memiliki lebih dari satu arti, lexicon mendaftar semua arti yang diijinkan oleh sistem. Parser dan lexicon bekerja bersama-sama mengambil suatu sentence, lalu membuat parse tree, struktur data baru yang membantu mendapatkan arti sebenarnya dari suatu sentence. Tetapi walaupun pelbagai bagian dari pembicaraan sudah diidentifikasi dan sentence sudah dianalisis secara sintaktik seluruhnya, komputer masih belum memahaminya. Maka disini dibutuhkan analisis semantik. § Understander dan knowledge base. Analisis semantik adalah fungsi dari understander. Understander bekerja berhubungan dengan knowledge base untuk menentukan arti dari suatu sentence. Knowledge base adalah tempat penyimpanan knowledge, serupa dengan database yang menyimpan data. Understander menggunakan parse tree yang mengacu pada knowledge base. Understander dapat juga menggambarkan inferensi dari statemen input. Pelbagai sentence dalam bahasa Inggris tak menceritakan keseluruhan cerita secara langsung, tetapi kita mampu mengerti artinya dari knowledge umum kita. § Generator. Generator menggunakan input yang sudah dimengerti untuk menghasilkan output yang berguna.

6.11. Aplikasi NLP dan Software.

Program NLP diaplikasikan dalam pelbagai bidang, yang terpenting adalah: § Antarmuka NLP. § Mengabstraksi dan merangkum teks. § Analisis tata bahasa. § Translasi dari satu NLP ke NLP lainnya misal: Inggris ke Jerman. § Translasi dari satu bahasa komputer ke bahasa komputer lainnya. § Menyusun surat. § Pemahaman bicara. Di bawah ini disajikan bagan pasar untuk NL: End-users Midusers, Technical Intermediaries Technical Users Human Natural Language Natural Language Processors e.g., INTELLECT Fourth-Generation e.g., FOCUS, RAMIS Higher-Level Procedural Languages e.g., PL1, APL, PASCAL High-Level Procedural Languages e.g., COBOL Assembly Language Machine Languages Query Language Sistem Pendukung Keputusan – Irfan Subakti 46 Bab 6 Antarmuka User

6.10. Pengenalan dan Pemahaman Bicara Suara.

Pengenalan bicara suara adalah proses bagaimana komputer mengenali suara manusia sehari- hari. Jika sistem pengenalan bicara dikombinasikan dengan sistem NLP, hasilnya adalah suatu sistem yang tak hanya mengenali input suara tapi juga memahami input suara tersebut. Keuntungan. § Kemudahan dalam akses. Orang banyak yang lebih bisa berbicara daripada menulis. § Kecepatan. Secara rata-rata, kecepatan orang berbicara kira-kira 2 kali lipat dibandingkan jika ia menulis dengan cepat. § Bebas dari manual. Tak perlu mengetik dengan tangan, sehingga pekerjaan lebih bisa fokus pada pekerjaan itu sendiri, tangan kita bisa mengerjakan yang lain. § Akses jarak jauh. § Akurasi. Mengetik bisa salah tulis, khususnya dalam hal ejaan. Berbicara bisa lebih akurat. Klasifikasi Pengenal Bicara. § Pengenal Kata. Sistem pengenal bicara yang mengidentifikasi kata demi kata. § Pengenal bicara kontinyu. Lebih sulit daripada pengenal kata. Bisa mengenali satu kata dengan yang lain pada frasa atau sentence yang kontinyu. § Untuk orang tertentu. Dirancang hanya untuk orang tertentu. Lebih sederhana dan handal. § Untuk sembarang orang. Ditujukan untuk semua orang. Di bawah ini disajikan proses pengenalan bicara untuk orang tertentu: RAM BPF BPF BPF ADC ADC ADC BPF ADC I n p u t C i r c u i t s Digitized Speech Templates Search Pattern Matching Program CPU Output Circuits Amplifier with AGC Mike Note: AGC: Automatic Gain Control BPF: BandPass Filters ADC: Analog-to-Digital Converters Voice Synthesis Pembangkit Suara. Suara yang membentuk kata dan frasa dibangun secara elektronik dari komponen suara dasar dan dapat dibuat ke sembarang bentuk sesuai dengan pola suara yang diinginkan.

6.11. Riset Antarmuka User dalam MSS.