Question Answering (QA) adalah jenis tugas pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk memberikan jawaban atas pertanyaan terbuka, menggunakan bahasa alami tercetak atau lisan. Tidak seperti jenis pencarian lainnya, seperti pencarian kata kunci, sistem tanya jawab memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami, dan menerima jawaban langsung dari data yang disimpan.
QA biasanya melibatkan penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menguraikan dan memahami pertanyaan, kemudian memetakannya ke kumpulan informasi yang ada. Sistem QA ini dirancang untuk memahami bahasa alami dan arti kata dalam konteks, sehingga pertanyaan dapat dijawab dengan lebih akurat.
Sistem QA biasanya menggunakan pemrosesan bahasa alami terstruktur, dimana jawaban yang dipilih harus ditemukan di antara kemungkinan jawaban yang diketahui dalam domain terbatas. Hal ini dilakukan dengan memindai database yang tersimpan untuk mencari informasi yang relevan, dan kemudian mempersempit hasilnya hingga ditemukan jawaban yang tepat. Beberapa sistem juga menggabungkan alat pembangkitan bahasa alami untuk memberikan respons yang lebih kohesif terhadap pertanyaan bahasa alami.
Sistem QA banyak digunakan di ranah digital, baik di internet maupun di perangkat elektronik konsumen. Mesin pencari online, seperti Google, menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk QA ketika mencoba menjawab pertanyaan yang diajukan di situs web. SIRI, Alexa, dan asisten suara bertenaga AI lainnya juga menjadi alat QA yang populer.
Tujuan QA adalah untuk memungkinkan pengguna mengakses informasi lebih cepat dan akurat dibandingkan dengan pencarian kata kunci tradisional. Melalui kemajuan berkelanjutan dalam NLP yang didukung AI, keakuratan dan kegunaan sistem QA kemungkinan akan terus meningkat seiring waktu.
