Langkah-langkah dalam NLP

Langkah-langkah dalam NLP adalah materi awal dalam penggunaan NLTK untuk pengembangan NLP di python

Dalam Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) menggunakan alat bantu Natural Language Toolkit (nltk) dalam bahasa Python, terdapat beberapa langkah umum yang terlibat dalam pemrosesan dan analisis teks bahasa alami. Langkah-langkah ini membentuk sebuah pipa garis besar untuk tugas-tugas NLP. Berikut adalah langkah-langkah kunci:

1. Tokenisasi:
   Tokenisasi adalah proses memecah teks menjadi unit-unit lebih kecil yang disebut token. Token dapat berupa kata, kalimat, atau subkata, tergantung pada tingkat granularitas yang dibutuhkan untuk tugas yang dijalankan.
2. Penghapusan Stopword:
   Stopword adalah kata-kata umum (misalnya, “the,” “is,” “in”) yang tidak membawa makna yang signifikan dan seringkali dihapus dari teks untuk mengurangi noise dan meningkatkan efisiensi pemrosesan.
3. Normalisasi:
   Normalisasi melibatkan mengubah teks menjadi bentuk standar, seperti mengonversi semua teks menjadi huruf kecil, menghapus diakritik, atau mengonversi angka menjadi representasi kata.
4. Stemming dan Lemmatization:
   Stemming dan lemmatization adalah teknik untuk mengurangi kata-kata menjadi bentuk dasar atau akar. Stemming memotong awalan atau akhiran dari kata-kata, sementara lemmatization menggunakan kosakata dan analisis morfologi untuk mendapatkan bentuk dasar (lemma) dari sebuah kata.
5. Part-of-Speech (POS) Tagging:
   POS tagging memberikan tanda bagi setiap kata dalam kalimat dengan kategori bagian-bagian kalimat (misalnya, kata benda, kata kerja, kata sifat). Langkah ini sangat penting untuk memahami struktur sintaksis dari teks.
6. Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition/NER):
   NER mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas bernama dalam teks, seperti nama orang, nama organisasi, tanggal, lokasi, dll.
7. Dependency Parsing:
   Dependency parsing menganalisis struktur tata bahasa dari sebuah kalimat dengan mengidentifikasi hubungan antara kata-kata dan mengidentifikasi dependensi (hubungan) antara kata-kata.
8. Klasifikasi Teks:
   Klasifikasi teks melibatkan pengategorian teks ke dalam kelas atau kategori yang telah ditentukan. Ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti analisis sentimen, deteksi spam, klasifikasi topik, dll.
9. Analisis Sentimen:
   Analisis sentimen bertujuan untuk menentukan sentimen atau emosi yang diungkapkan dalam sebuah teks, biasanya dikategorikan sebagai positif, negatif, atau netral.
10. Penguraian Entitas Bernama:
    Langkah ini berurusan dengan mengatasi ambiguitas yang mungkin timbul saat mengidentifikasi entitas bernama dalam teks, terutama dalam konteks interpretasi yang mungkin berbeda.
11. Penguraian Makna Kata:
    Penguraian makna kata adalah proses menentukan makna yang benar dari sebuah kata dengan makna yang mungkin berbeda berdasarkan konteks.
12. Generasi Teks:
    Generasi teks melibatkan penggunaan model NLP untuk menghasilkan teks yang menyerupai bahasa manusia, seperti respons chatbot atau penulisan kreatif.

Perlu dicatat bahwa tidak semua tugas NLP memerlukan seluruh langkah-langkah ini, dan langkah-langkah tertentu yang digunakan dalam sebuah pipa garis besar NLP bergantung pada tugas yang dihadapi. Urutan langkah-langkah ini juga dapat bervariasi berdasarkan persyaratan tertentu dari aplikasi yang digunakan. Selain itu, dengan kemajuan teknik deep learning, banyak langkah-langkah ini dapat digabungkan atau digantikan dengan model deep learning end-to-end yang langsung memproses masukan teks mentah.