- Input Teks:Proses dimulai dengan teks yang ingin diproses.
- Tokenisasi:Teks dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil, yang disebut token. Token ini biasanya kata-kata individu.
- Stemming:Akar kata dari setiap token diidentifikasi untuk mengurangi variasi bentuk kata.
- Lemmatisasi:Bentuk dasar dari setiap kata diidentifikasi dengan mempertimbangkan konteksnya.
- Parsing:Struktur tata bahasa teks dianalisis untuk mengidentifikasi bagian-bagian pidato dan hubungan antar kata.
- Analisis Sentimen:Sentimen atau emosi yang diekspresikan dalam teks ditentukan.
- Output:Hasil dari pemrosesan, seperti informasi yang diekstrak atau teks yang diklasifikasikan, dihasilkan.
Sumber Daya NLP
Ingin mendalami NLP? Berikut ini beberapa sumber daya bermanfaat yang bisa kamu manfaatkan:
Buku
- Natural Language Processing with Python (Steven Bird, Ewan Klein, dan Edward Loper)
- Speech and Language Processing (Daniel Jurafsky dan James H. Martin)
- Natural Language Processing in Action (Hoa Trang Dang dan Minh Le)
Kursus Online
- Natural Language Processing Specialization (Coursera)
- Natural Language Processing with Deep Learning (edX)
- Natural Language Processing with Python (Udemy)
Komunitas
- Forum NLP subreddit
- Komunitas NLP di Discord
- Grup LinkedIn NLP
Ulasan Penutup
Dengan kemajuan berkelanjutan dalam pembelajaran mendalam dan teknik pemrosesan bahasa multimodal, NLP terus berkembang, menjanjikan masa depan yang lebih terintegrasi dan komunikatif antara manusia dan mesin. Hambatan yang ada tidak akan menghalangi kemajuan pesat ini, karena NLP bertekad untuk merevolusi cara kita berinteraksi dengan dunia digital.
