Named Entity Recognition (NER) merupakan salah satu teknologi yang telah merevolusi cara kita memproses dan memahami informasi dari dokumen teks. Dalam dunia yang semakin terdigitalisasi, NER menjadi elemen kunci dalam otomatisasi pemrosesan dokumen. Sehingga, memungkinkan kita untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas penting dalam teks, seperti nama orang, tempat, tanggal, dan entitas lainnya.

Peran utama NER terletak pada kontribusinya terhadap otomatisasi pemrosesan dokumen. Sebagai contoh, bayangkan seberapa sering kita harus menyortir dan mengekstrak informasi penting dari berbagai laporan, kontrak, atau surat resmi. NER membantu kita dalam tugas ini dengan mengidentifikasi dan menyoroti entitas penting. Hal ini membuat proses peninjauan dan pengelompokan informasi dapat berjalan lebih cepat dan efisien. Dengan demikian, NER tidak hanya menghemat waktu, tetapi juga mengurangi risiko kesalahan manusia yang mungkin terjadi selama analisis manual.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi lebih lanjut tentang bagaimana NER bekerja dan teknologi di baliknya. Terpenting lagi, bagaimana penerapannya dalam otomatisasi pemrosesan dokumen membawa manfaat signifikan bagi berbagai industri.

Apa itu Named Entity Recognition (NER)?

Named Entity Recognition (NER) adalah teknologi dalam Natural Language Processing. NER memungkinkan komputer untuk mengenali dan mengkategorikan informasi penting dalam sebuah teks. Bayangkan saja membaca dokumen panjang dan ingin mencari nama orang, tempat, tanggal, atau entitas lainnya. Dalam hal tersebut, NER seperti “asisten” digital kita yang dapat secara otomatis menyorot dan mengidentifikasi entitas-entitas tersebut. NER membuatnya lebih mudah untuk menemukan dan memahami informasi yang relevan. Misalnya, ketika kita ingin mengekstrak data dari laporan atau artikel, NER dapat membantu kita menemukan nama-nama orang, lokasi, atau tanggal penting dengan cepat dan akurat.

Tujuan utama NER adalah memungkinkan komputer untuk secara otomatis mengidentifikasi dan memahami entitas-entitas ini dalam teks, mempermudah pencarian, analisis, dan pengorganisasian informasi.

Dengan NER, kita dapat mencapai otomatisasi dalam pengolahan dokumen, di mana sistem dapat mengenali entitas-entitas yang relevan tanpa perlu campur tangan manusia secara intensif. Teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi dalam mengekstrak informasi yang penting dari dokumen teks yang luas dan kompleks. Sehingga, dapat mengurangi beban kerja manusia dalam tugas-tugas semacam itu.

NER dapat menyederhanakan dan mempercepat proses analisis teks. Serta, meningkatkan kemampuan sistem dalam memahami konteks dan makna di balik informasi yang akan kita olah.

Konsep Named Entity Recognition

Pada intinya, Named Entity Recognition (NER) merupakan bagian penting dalam Natural Language Processing yang melibatkan penerapan algoritma dan model AI canggih yang memanfaatkan pola linguistik, struktur sintaktik, dan petunjuk kontekstual untuk memahami entitas dalam suatu konteks tertentu. Proses komprehensif ini mencakup sistem berbasis aturan, algoritma machine learning, dan, belakangan ini, teknik deep learning. Dengan menganalisis fitur linguistik dan konteks di sekitar kata-kata, sistem NER dapat dengan akurat mengidentifikasi dan mengkategorikan entitas, berkontribusi pada pengembangan pemahaman bahasa alami yang lebih canggih dan peka terhadap konteks.

Signifikansi NER meluas hingga dampaknya pada ekstraksi informasi dari volume besar teks yang tak terstruktur. Di berbagai domain, termasuk sistem pengambilan informasi, sistem tanya jawab, dan analisis sentimen, NER memainkan peran krusial dalam mengotomatisasi proses ekstraksi data dan memudahkan interpretasi data teks. Kemampuan ini penting dalam industri di mana terdapat jumlah data yang besar untuk diproses dengan cepat. Sehingga, dapat meningkatkan efisiensi, dan memungkinkan proses pengambilan keputusan yang lebih berdasar pada data.

Konsep dasar NER terletak pada pemahaman bahwa bahasa memiliki pola dan struktur. Algoritma AI dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasi entitas secara akurat dengan mengenali pola tersebut. Untuk mencapai pengenalan ini, adalah gabungan sistem berbasis aturan (rule-based system), model machine learning, dan pendekatan deep learning yang canggih. Sistem berbasis aturan menggunakan aturan linguistik yang telah ditentukan sebelumnya. Model machine learning memanfaatkan data pelatihan untuk mempelajari pola dan membuat prediksi. Model deep learning, seperti neural networks, sangat baik dalam menangkap hubungan kontekstual yang rumit, menjadikannya sangat efektif dalam menangani tugas NER yang lebih kompleks.

Secara keseluruhan, Named Entity Recognition berperan sebagai dasar dalam meningkatkan kemampuan sistem Natural Language Processing. NER memainkan peran penting dalam  ekstraksi dan pemrosesan informasi secara otomatis.

Cara Kerja Named Entity Recognition

Named Entity Recognition (NER) merupakan konsep dalam pemrosesan bahasa alami yang fokus pada pengenalan dan klasifikasi entitas tertentu dalam suatu teks. Konsep ini melibatkan penggunaan algoritma dan model pembelajaran mesin untuk mengajari komputer mengenali entitas-entitas seperti nama orang, tempat, tanggal, dan jenis informasi lainnya dalam sebuah dokumen.

Cara kerja NER awalnya dengan pemrosesan teks melalui langkah-langkah analisis linguistik, di mana kalimat-kalimat terpisahkan menjadi token atau kata-kata. Selanjutnya, model NER melalui pelatihan untuk mengidentifikasi pola atau ciri-ciri yang terkait dengan entitas tertentu. Hal ini dengan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin seperti pengklasifikasi atau model berbasis aturan.

Pada teks baru, NER mengidentifikasi entitas dengan menganalisis konteks dan hubungan antar kata-kata. Misalnya, dalam kalimat “John pergi ke Paris pada tanggal 1 Januari,” NER akan mengenali “John” sebagai nama orang, “Paris” sebagai nama tempat, dan “1 Januari” sebagai entitas tanggal. Teknologi ini memanfaatkan pengetahuan linguistik dan statistik untuk meningkatkan akurasi pengenalan entitas.

Hasilnya, NER tidak hanya mempermudah pencarian informasi, tetapi juga dapat kita gunakan dalam berbagai aplikasi. Seperti pengelompokan dokumen, analisis sentimen, dan pengembangan sistem cerdas yang dapat memahami konteks informasi secara lebih baik. Dengan konsep dan cara kerjanya yang inovatif, NER menjadi komponen penting dalam perkembangan teknologi pemrosesan bahasa alami.

1. Input teks

Awal prosesnya adalah dengan suatu teks input yang bisa berupa kalimat, paragraf, atau seluruh dokumen. Teks ini tidak terstruktur dan mungkin mengandung berbagai jenis entitas data.

2. Tokenization

Proses ini melibatkan pembagian teks menjadi unit-unit yang lebih kecil, yang biasanya kita sebut sebagai token. Token bisa berupa kata-kata, subkata, atau bahkan karakter tergantung pada tingkat granularitas yang kita inginkan.

Proses tokenisasi membantu menganalisis teks dengan cara yang lebih terperinci, memudahkan sistem NER untuk memproses dan mengidentifikasi entitas dalam teks. Dengan memecah teks menjadi token, NER dapat lebih efektif menganalisis struktur bahasa dan merespons pola linguistik yang berkaitan dengan entitas bernama seperti nama orang, tempat, atau tanggal.

3. Part-of-Speech (POS) Tagging

Ini langkah di mana setiap token dalam teks diberi label yang menunjukkan kategori tata bahasa atau jenis kata dari token tersebut, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dll. Pemberian label ini membantu sistem NER memahami struktur sintaksis teks dan konteks linguistik.

Dengan mengetahui jenis kata setiap token, NER dapat lebih baik mengenali pola linguistik yang berkaitan dengan entitas bernama, seperti mengidentifikasi apakah suatu kata adalah nama orang, lokasi, atau entitas lainnya. Dengan demikian, POS Tagging memainkan peran penting dalam meningkatkan pemahaman konteks dan sintaksis teks. Hal ini dapat meningkatkan akurasi sistem NER dalam mengenali dan mengklasifikasikan entitas.

4. Feature Extraction

Pada langkah ini, fitur-fitur linguistik ekstrak dari setiap token dalam teks. Fitur ini mencakup informasi seperti embedding kata atau representasi kontekstual yang menangkap semantik dan hubungan sintaktis antar kata.

Feature extraction membantu NER memahami lebih dalam tentang setiap kata dalam konteksnya. Dengan memperhatikan fitur-fitur ini, sistem NER dapat mengenali pola atau ciri-ciri yang terkait dengan entitas bernama, seperti nama orang, tempat, atau tanggal. Dengan memasukkan fitur-fitur ini ke dalam model, NER dapat membuat prediksi lebih akurat tentang apakah suatu token adalah bagian dari entitas dan jenis entitasnya. Oleh karena itu, feature extraction berperan penting dalam meningkatkan kemampuan sistem NER untuk mengidentifikasi entitas dalam teks.

5. Model Named Entity Recognition

Token dan fitur-fiturnya yang telah diproses dimasukkan ke dalam model NER yang sudah dilatih sebelumnya. Model ini telah belajar dari data yang dianotasi. Model ini juga dapat memprediksi apakah setiap token termasuk dalam entitas bernama dan, jika ya, jenis entitasnya (misalnya, orang, organisasi, lokasi).

6. Sequence Labeling

Pada langkah ini, setiap token dalam teks diberi label atau tanda khusus yang menunjukkan apakah token tersebut merupakan bagian dari suatu entitas bernama, dan jika iya, jenis entitasnya. Misalnya, apakah suatu kata adalah nama orang, nama tempat, atau entitas lainnya. Proses ini menghasilkan urutan token yang telah berlabel berdasarkan informasi entitas bernama yang sistem NER identifikasi.

Sequence Labeling memungkinkan NER untuk menghasilkan keluaran yang terstruktur. Hal ini dengan menandai setiap bagian teks yang terkait dengan entitas dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori tertentu, sehingga memudahkan pemahaman dan ekstraksi informasi dari teks yang tidak terstruktur.

7. Pemahaman Kontekstual

Model mempertimbangkan konteks di mana setiap token muncul, mempertimbangkan kata-kata di sekitarnya dan label-label mereka. Pemahaman kontekstual ini membantu menyelesaikan ambiguitas dan meningkatkan akurasi pengenalan entitas.

8. Pemrosesan Akhir

Langkah-langkah akhir berguna untuk menyempurnakan hasil. Ini bisa melibatkan penanganan kasus di mana entitas tumpang tindih, menyelesaikan ambiguitas, atau menghilangkan referensi ganda untuk memastikan akurasi entitas yang telah berhasil teridentifikasi.

9. Output

Hasilnya berupa sekelompok entitas yang teridentifikasi beserta jenis entitas mereka yang sesuai. Output ini mewakili informasi yang telah berhasil terkestrak dari teks yang tidak terstruktur.

Peran Penting Named Entity Recognitiondalam Natural Language Processing

Named Entity Recognition (NER) memiliki peran penting dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP). NER bertanggung jawab untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan entitas bernama, seperti nama orang, tempat, tanggal, dan lainnya, dalam suatu teks. Kemampuan NER dalam memahami konteks linguistik dan mengenali pola-pola bahasa meningkatkan kualitas pemahaman mesin terhadap teks yang tidak terstruktur. Dengan mengenali entitas-entitas ini, NER memungkinkan sistem NLP untuk menyusun informasi dengan lebih baik, membuat pemrosesan data teks lebih efisien, dan memungkinkan aplikasi seperti pencarian informasi, sistem tanya jawab, dan analisis sentimen berjalan dengan lebih akurat dan kontekstual. Dengan demikian, NER memberikan kontribusi besar dalam meningkatkan kemampuan sistem untuk memahami dan memproses bahasa manusia secara alami.

1. Mendapatkan Informasi Secara Lebih Mudah

Kemampuan NER dalam mengidentifikasi entitas memungkinkan sistem NLP untuk lebih presisi memahami konteks dan struktur bahasa yang terkandung dalam teks. Hal ini membuat pengambilan informasi menjadi lebih efisien karena memungkinkan sistem untuk dengan cepat dan tepat menemukan dan menyajikan informasi yang relevan.

Dengan NER, sistem NLP dapat mengoptimalkan proses pencarian, memberikan hasil yang lebih akurat, dan meningkatkan kualitas respons terhadap permintaan pengguna. Dengan demikian, NER tidak hanya menyederhanakan pengambilan informasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan sistem dalam memahami konten teks dengan lebih baik.

2. Question-answering System

Dalam konteks sistem tanya jawab, NER membantu dalam memahami pertanyaan pengguna dengan lebih mendalam. Dengan mengenali entitas yang relevan, NER memungkinkan sistem untuk fokus pada aspek-aspek kunci dari pertanyaan tersebut. Ini berkontribusi secara signifikan pada akurasi dan relevansi jawaban yang sistem hasilkan. Dengan kata lain, NER memainkan peran penting dalam memetakan entitas dalam pertanyaan pengguna. Sehingga, NER dapat meresponsnya dengan informasi yang lebih spesifik dan relevan. Hal ini tidak hanya meningkatkan kemampuan sistem tanya jawab untuk memberikan jawaban yang lebih akurat, tetapi juga meningkatkan pengalaman pengguna dengan membuat interaksi antara manusia dan sistem NLP menjadi lebih kontekstual dan informatif.

3. Analisis Sentimen

Dalam analisis sentimen, NER membantu dalam mengekstrak dan memahami entitas yang terkait dengan opini dan perasaan yang dinyatakan dalam teks. Dengan mengenali entitas tertentu, seperti nama merek, orang terkenal, atau tempat, NER dapat memberikan konteks lebih dalam terkait dengan sentimen yang diekspresikan. Misalnya, NER dapat membantu memahami apakah suatu opini tertentu terkait dengan merek tertentu atau apakah ada lokasi atau orang khusus yang menjadi fokus perbincangan.

Peran NER dalam analisis sentimen tidak hanya memperkaya pemahaman terhadap entitas-entitas yang terlibat, tetapi juga memberikan dimensi tambahan dalam menafsirkan konteks sentimen. Dengan demikian, NER tidak hanya menyederhanakan proses ekstraksi entitas dari teks, tetapi juga meningkatkan kedalaman analisis sentimen dengan memberikan wawasan lebih kaya dan kontekstual. Ini berdampak positif pada pemahaman perasaan secara keseluruhan. Sehingga, memungkinkan bisnis dan peneliti untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang pandangan dan opini yang terdapat dalam teks yang dianalisis.

Kontribusi NER dalam Intelligent Document Processing

Dalam konteks ini, NER berperan penting dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas bernama, seperti nama orang, organisasi, lokasi, tanggal, dan lainnya, dalam dokumen-dokumen yang tidak terstruktur. Kemampuan NER untuk melakukan tugas ini memungkinkan sistem Intelligent Document Processing untuk secara otomatis mengenali informasi kunci dalam teks yang sangat bervariasi.

Kontribusi NER membantu meningkatkan efisiensi pengolahan dokumen dengan dua cara utama. Pertama, dengan mengidentifikasi entitas-entitas tersebut, NER membantu menyusun informasi menjadi struktur yang lebih terorganisir dan dapat dicari. Kedua, NER memungkinkan ekstraksi informasi yang lebih tepat, meminimalkan risiko kehilangan atau salah interpretasi data.

Dalam konteks Intelligent Document Processing, yang sering melibatkan jumlah dokumen yang besar, peran NER menjadi kritis untuk memastikan keakuratan dan kecepatan dalam pemrosesan informasi. Dengan cara ini, NER bukan hanya alat bantu teknis, tetapi juga kunci untuk meningkatkan produktivitas dan efektivitas dalam mengelola dan memahami konten dokumen yang kompleks.

Baca lebih lanjut: Teknologi Apa Saja yang Harus Ada dalam Intelligent Document Extraction?

Named Entity Recognition: Bagian Penting Yang Harus Ada dalam Teknologi Otomatisasi Proses

NER membantu sistem otomatisasi untuk secara otomatis mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas-entitas seperti nama orang, tempat, organisasi, tanggal, dan lainnya. Keberadaan NER memungkinkan sistem otomatis untuk mengekstrak informasi kunci dari dokumen atau teks yang tidak terstruktur dengan akurasi tinggi.

Ketika terintegrasi dalam teknologi otomatisasi proses, NER membantu meningkatkan tingkat pemahaman mesin terhadap konten tek. Kemampuan ini memungkinkan eksekusi tugas-tugas yang memerlukan pemahaman konten secara lebih mendalam. Dengan mengenali entitas-entitas tersebut, NER juga membantu menciptakan struktur data yang lebih terorganisir, memfasilitasi proses pengambilan keputusan otomatis, dan meningkatkan efisiensi dalam alur kerja otomatis.

Dengan kata lain, NER menjadi bagian penting yang mendukung keberhasilan teknologi otomatisasi proses dengan memastikan pengenalan dan pemahaman yang akurat terhadap entitas-entitas dalam teks, menghasilkan hasil yang lebih efektif dan efisien dalam konteks otomatisasi bisnis.

Otomatisasi Proses Persiapan Dokumen untuk Diproses

Robot seringkali perlu mengelola sumber data tak terstruktur seperti email, dokumen, atau formulir. NER memainkan peran penting dalam fase pra-pemrosesan, di mana ia mengidentifikasi dan mengekstrak entitas yang relevan dari teks tak terstruktur. Sebagai contoh, dalam pemrosesan faktur, NER dapat membedakan entitas seperti nama vendor, nomor faktur, dan tanggal jatuh tempo, memberikan struktur pada data.

Membantu Meningkatkan Tingkat Akurasi dari Ekstraksi Data

Akurasi dalam ekstraksi data adalah hasil yang kritis dari integrasi ini. NER membantu proses otomatisasi untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi dengan mengidentifikasi dan memvalidasi entitas. Hal ini memastikan bahwa informasi yang kita gunakan dapat kita andalkan sehingga dapat meminimalisir kesalahan dalam penginputan data.

Compliance & Regulatory

Dalam industri dengan persyaratan compliance yang ketat, NER dapat membantu robot dalam mengidentifikasi dan mengelola informasi yang bersifat sensitif. Sebagai contoh, dalam industri kesehatan, NER dapat mengenali entitas terkait data pasien, memastikan bahwa proses RPA mematuhi regulasi privasi.

Manfaat Named Entity Recognition lainnya

Kolaborasi antara NER dan robot otomatisasi melibatkan pengambilan keputusan dan workflow routing. NER dapat membantu robot dalam membuat keputusan yang terinformasi dengan mengenali entitas dan mengarahkan alur kerja sesuai dengan itu. Sebagai contoh, dalam penentuan rute dokumen, NER dapat mengidentifikasi jenis dokumen (misalnya, faktur, kontrak) dan membimbing robot untuk mengikuti langkah-langkah pemrosesan khusus yang tepat dengan jenis dokumen tersebut.

Contoh Aplikasi Named Entity Recognition untuk Bisnis Anda

#1. Customer Support Automation

Dalam otomatisasi dukungan pelanggan, Named Entity Recognition (NER) dapat kita gunakan untuk meningkatkan efisiensi dan responsivitas. Sebagai contoh, NER dapat membantu dalam identifikasi entitas seperti nomor tiket, nama produk, atau tanggal, yang memungkinkan sistem otomatis memberikan tanggapan yang lebih terarah dan cepat kepada pertanyaan pelanggan. Dengan mengenali entitas tersebut, NER dapat membimbing proses otomatis dalam merutekan pertanyaan atau mengarahkan masalah pelanggan ke departemen yang tepat, meningkatkan pengalaman pelanggan dalam layanan dukungan otomatis.

#2. Email Automation

Named Entity Recognition (NER) dapat kita gunakan untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan email. Sebagai contoh, NER dapat membantu mengidentifikasi entitas seperti tanggal, waktu, nama orang, atau nomor referensi dalam email. Hal ini memungkinkan sistem otomatis untuk secara lebih cerdas memproses dan merespons email dengan lebih tepat. Misalnya, NER dapat kita gunakan untuk otomatis mengenali janji temu atau mengklasifikasikan jenis pertanyaan dalam email, memungkinkan respons yang lebih cepat dan terfokus. Dengan memanfaatkan NER dalam email automation, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dalam penanganan email dan memberikan layanan yang lebih responsif kepada pengguna.

#3. Document Management

Dalam manajemen dokumen, Named Entity Recognition (NER) menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam pengelolaan informasi. Sebagai contoh, NER dapat kita gunakan untuk mengidentifikasi entitas seperti nama orang, tanggal, nomor referensi, atau kategori dokumen dalam berkas yang besar. Hal ini memungkinkan sistem otomatis untuk mengorganisir dan mengindeks dokumen dengan lebih akurat, mempercepat proses pencarian dan pengambilan informasi. Misalnya, NER dapat kita gunakan dalam pengelompokan faktur berdasarkan vendor atau mengenali nama pelanggan dalam kontrak. Dengan menerapkan NER dalam manajemen dokumen, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan akurasi dalam penanganan informasi yang kompleks.

#4. Ekstraksi Data dari Dokumen Legal

NER dapat kita gunakan untuk mengenali entitas seperti nama perusahaan, nama individu, tanggal penting, dan nomor referensi dalam kontrak atau dokumen hukum lainnya. Dengan menerapkan NER, sistem otomatis dapat mengambil informasi tersebut dengan akurat, mempercepat proses analisis dokumen hukum.

Misalnya, ketika sebuah perusahaan harus mengevaluasi klausul-klausul kontrak, NER dapat membantu dalam mengekstrak informasi seperti pihak yang terlibat, tanggal berlakunya, dan kewajiban yang ditetapkan. Dengan demikian, penerapan NER dalam ekstraksi data dari dokumen hukum tidak hanya meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan dokumen hukum, tetapi juga membantu meminimalkan risiko kesalahan dan memastikan akurasi informasi yang diekstrak.

#5. Finance Automation

NER dapat membantu dalam otomatisasi pencatatan faktur, mengklasifikasikan transaksi, atau menyusun laporan keuangan berdasarkan entitas yang diidentifikasi. Dengan menerapkan NER dalam otomatisasi keuangan, perusahaan dapat menghemat waktu, mengurangi risiko kesalahan manusia, dan meningkatkan ketelitian dalam pengelolaan informasi keuangan mereka.

#6. Proses Rekrutmen dalam Departemen HR

Dalam proses rekrutmen, Named Entity Recognition (NER) dapat berperan penting dalam mengelola dan memahami informasi yang terkandung dalam dokumen-dokumen seperti CV dan surat lamaran. Sebagai contoh, NER dapat kita gunakan untuk mengidentifikasi entitas seperti nama pelamar, pengalaman kerja, keahlian khusus, dan nama institusi pendidikan. Dengan menerapkan NER, sistem otomatis dapat menyederhanakan penyortiran dan analisis dokumen rekrutmen, mempercepat pengenalan profil pelamar, dan membantu recruiter dalam mengidentifikasi kandidat yang paling sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

Contoh penggunaan NER dalam proses rekrutmen adalah ketika perusahaan menerima berbagai CV dan surat lamaran. NER dapat membantu mengekstrak informasi kunci seperti pendidikan terakhir, pengalaman kerja terkait, dan keterampilan khusus yang dimiliki oleh pelamar. Dengan cara ini, penerapan NER tidak hanya meningkatkan efisiensi dalam penyaringan pelamar, tetapi juga membantu dalam pengambilan keputusan rekrutmen yang lebih informasional dan cepat.

#7. Pemrosesan Faktur

Dalam pemrosesan faktur, Named Entity Recognition (NER) memiliki peran penting dalam meningkatkan efisiensi dan ketelitian. NER dapat digunakan untuk mengidentifikasi entitas seperti nama vendor, nomor faktur, jumlah, dan tanggal jatuh tempo dalam dokumen faktur. Sebagai contoh, NER dapat membantu sistem otomatis dalam mengekstrak informasi kunci dari faktur, membuat catatan pembayaran, atau memastikan kesesuaian dengan kebijakan perusahaan.

Dengan menerapkan NER dalam pemrosesan faktur, perusahaan dapat mengotomatiskan tugas-tugas manual yang terkait dengan pengolahan dokumen keuangan. Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dalam siklus pembayaran, tetapi juga mengurangi risiko kesalahan manusia dan memastikan keakuratan data. Dengan kata lain, NER membantu mengoptimalkan proses pemrosesan faktur, menghasilkan pengelolaan keuangan yang lebih efektif dan efisien.

#8. Inventory Management

Dalam manajemen inventaris, Named Entity Recognition (NER) dapat memainkan peran kunci dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi. Sebagai contoh, NER dapat digunakan untuk mengenali entitas seperti nama produk, kode barang, jumlah stok, dan tanggal kedaluwarsa dalam dokumen inventaris. Dengan menerapkan NER, sistem otomatis dapat dengan cepat mengidentifikasi dan memproses informasi kunci dalam inventaris, memungkinkan pengelolaan stok yang lebih efisien.

Contoh penggunaan NER dalam manajemen inventaris melibatkan pengenalan entitas dalam dokumen penerimaan barang, memastikan bahwa informasi seperti nama produk dan jumlah stok tercatat dengan benar. Selain itu, NER juga dapat membantu dalam pengecekan persediaan dan pembaruan otomatis ketika ada perubahan jumlah stok atau informasi lainnya. Dengan memanfaatkan NER dalam manajemen inventaris, perusahaan dapat meningkatkan ketepatan, responsivitas, dan efisiensi dalam pengelolaan persediaan mereka.

#9. Ekstraksi Data Pasien pada Bidang Kesehatan

Dalam konteks bidang kesehatan, Named Entity Recognition (NER) dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengekstrak informasi kesehatan kunci dari catatan medis atau dokumen pasien. Misalnya, NER dapat membantu mengenali entitas seperti nama pasien, nomor rekam medis, tanggal lahir, diagnosis medis, dan pengobatan yang diresepkan. Dengan menerapkan NER, sistem dapat secara otomatis mengumpulkan data medis yang relevan dari dokumen yang mungkin sangat rinci.

Contoh penerapan NER dalam ekstraksi data pasien adalah ketika rumah sakit atau klinik memiliki sejumlah besar catatan medis. NER dapat membantu secara efisien mengekstrak informasi penting, memudahkan pemantauan kondisi pasien, menyusun riwayat medis, dan memberikan informasi yang cepat dan akurat kepada para profesional kesehatan. Dengan demikian, penerapan NER dalam ekstraksi data pasien membantu meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pelayanan kesehatan.

#10. Monitor Media Sosial

Dalam pemantauan media sosial, Named Entity Recognition (NER) memiliki peran penting dalam mengidentifikasi dan menganalisis entitas tertentu yang muncul dalam konten online. Sebagai contoh, NER dapat digunakan untuk mengenali nama merek, nama produk, lokasi geografis, atau tokoh terkenal dalam unggahan pengguna media sosial. Dengan menerapkan NER, perusahaan atau organisasi dapat dengan cepat melacak dan memahami bagaimana entitas-entitas tersebut disebutkan dan dipersepsikan di platform media sosial.

Contoh penggunaan NER dalam pemantauan media sosial adalah ketika sebuah perusahaan ingin mengetahui bagaimana produknya dibicarakan di platform-platform tersebut. NER dapat membantu mengidentifikasi setiap entitas yang terkait dengan produk tersebut, sehingga perusahaan dapat memahami sentimen publik, tren percakapan, dan merespons umpan balik dengan lebih cepat dan lebih efektif. Dengan demikian, penerapan NER dalam monitor media sosial memungkinkan organisasi untuk meraih wawasan yang lebih dalam dari data media sosial dan menjawab dinamika opini publik dengan lebih baik.

Baca juga: 8 Contoh Penggunaan Natural Language Processing dalam ChatGPT untuk Bisnis Anda

Oleh: Kezia Nadira