NATURAL LANGUAGE INTERFACE TO DATABASE

A.    PENJELASAN

Database dibangun dengan tujuan untuk memfasilitasi kegiatan penyimpanan data, pengolahan, dan pengambilan terkait dengan pengelolaan data dalam sistem informasi. Karena kemajuan dan di-mendalam aplikasi teknologi komputer, aplikasi luas teknologi web di beberapa daerah menjadi akurat, database telah menjadi repositori dari volume besar data dalam database relasional, untuk mengambil informasi dari database, salah satu kebutuhan untuk merumuskan query sedemikian rupa bahwa komputer akan memahami dan menghasilkan output yang diinginkan.

Query Language (SQL) norma terstruktur yang dikejar di hampir semua bahasa untuk sistem database relasional. Norma-norma SQL didasarkan pada interpretasi Boolean query. Tetapi beberapa persyaratan pengguna mungkin tidak dijawab secara eksplisit oleh sistem query klasik. Hal ini karena fakta bahwa karakteristik persyaratan 'tidak bisa diungkapkan dengan bahasa query biasa. Banyak aplikasi database baru generasi menetapkan manajemen informasi cerdas memerlukan interaksi efisien antara pengguna dan basis data.

Oleh karena itu ide untuk menggunakan bahasa alami bukan SQL telah mendorong pengembangan jenis baru metode pengolahan yang disebut Antarmuka Bahasa Alam ke sistem database (NLIDB). NLIDB adalah langkah menuju pengembangan sistem database cerdas (IDBS) untuk meningkatkan pengguna dalam melakukan query fleksibel dalam database.

Tujuan dari Natural Language Interface to Database System adalah untuk menerima permintaan dalam bahasa Inggris atau bahasa alam lainnya dan mencoba untuk 'memahami' mereka atau kita dapat mengatakan bahwa bahasa alami interface untuk 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.

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.

B.     KELEBIHAN NLIDB

Natural Language Interface to Database System juga memiliki beberapa kelebihan, yakni diantaranya sebagai berikut :

            1.      Sederhana, sehingga mudah digunakan

            2.      Toleransi kesalahan yang sedikit

            3.      Baik untuk beberapa pertanyaan

            4.      Tidak ada bahasa buatan

            5.      Mudah digunakan untuk beberapa tabel database

            6.      Mempermudah memahami bahasa alami ke dalam bahasa query

            7.      Sudah dibuatnya aplikasi mobile 

C.    KELEMAHAN NLIDB

Selain memliki kelebihan pastinya NLIDB juga memiliki kelemahan, berikut kelemahan dari NLIDB :

            1.      Cakupan linguistic yang tidak jelas

            2.     Sistem tidak memberikan penjelasan tentang apa yang menyebabkan sistem gagal

            3.      Kurang bisa diandalkan

            4.      Aplikasi nya susah didapat

D.    KESIMPULAN

NLIDB adalah langkah menuju pengembangan sistem database cerdas (IDBS) untuk meningkatkan pengguna dalam melakukan query fleksibel dalam database. Tujuan Natural Language Interface to Database System (NILDB) adalah untuk menerima permintaan dalam bahasa Inggris atau bahasa alam lainnya dan mencoba untuk 'memahami' mereka atau kita dapat mengatakan bahwa bahasa alami interface untuk database (NLIDB) adalah sistem yang menerjemahkan kalimat bahasa alami ke dalam query database.

E.     SARAN

Menurut saya, mengenai NLIDB sudah dapat membantu manusia/user dalam mengolah dan menggunakan database. Akan tetapi, dalam memberikan jawaban atas pertanyaan tertentu yang diberikan oleh user belum dapat memenuhi apa yang diharapakan oleh user dikarenakan NLIDB menggunakan bahasa yang sudah di subset sebelumnya. Sehingga, untuk mendapatkan jawaban yang sesuai dengan apa yang diharapakan oleh user harus menggunakan bahasa yang lebih formal atau dengan menggunakan bahasa yang sudah di subset sebelumnya di aplikasi NLIDB. Untuk kedepannya, mungkin NLIDB akan dapat berkembang dan dapat lebih membantu memberikan solusi bagi manusia/user sebagai pengguna.

Sumber :

http://ramadhanu-adlian.blogspot.co.id/

Kamran Parsaye, Mark Chignell, Setrag Khoshafian and Harry Wong, “Intelligent databases-object-oriented, deductive hypermedia technologies”, New York, John Wiley& Sons, 1989.

McCarthy J, Lehnert W ,1995, “Using decision trees for coreference resolution”, Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 1050-1055.

Marcus M., Santorini B., Marcinkiewicz M. 1993,” Building a large annotated corpus of English: The Penn Treebank”, Computational Linguistics, 19 (2), pp. 313-330.

Miikkulainen R. 1993, “Subsymbolic Natural Language Processing: An Integrated Model of Scripts, Lexicon, and Memory”,MIT Press, Cambridge, MA.

Charniak E. 1993, “Statistical Language Learning”, MIT Press.

Church K., Mercer R. 1993, “Introduction to the special issue on computational linguistics using large corpora”, Computational Linguistics,19 (1), pp. 1-24.

Androutsopoulos, G.D. Ritchie, and P. Thanisch, Natural Language Interfaces to Databases - An Introduction, Journal of Natural Language Engineering 1 Part 1 (1995), 29–81

Bertino, B. Catania, G.P. Zarri, “Intelligent database systems”, Reading, Addsion Wesley Professional, 2001.