Aplikasi NLP dalam Algoritma Data Science
Data Science adalah ilmu yang berhubungan erat dengan data. Imu Data Science inilah yang akan menjadi dasar bagi para praktisi data seperti Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, dan profesi praktisi data lain untuk bisa mengerjakan pekerjaannya. Ilmu Data Science adalah kombinasi dari beberapa ilmu yang sudah ada, yaitu ilmu matematika/statistika, ilmu komputer (coding), dan juga ilmu domain bisnis. Ketiga ilmu ini akan dibutuhkan agar proses pengolahan data bisa terjadi.
Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu penerapan penting dari ilmu data (Data Science). NLP melibatkan penggunaan metode dan teknik komputasional untuk memahami, menganalisis, dan mengolah bahasa manusia dalam bentuk teks atau ucapan.
Pada artikel kali ini DQLab akan membahas algoritma Data Science khususnya NLP yang paling populer karena banyak digunakan oleh Data Scientist. Penasaran apa saja algoritma tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Text Classification
Text classification, juga dikenal sebagai klasifikasi teks, adalah tugas dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) di mana teks diberikan sebagai input dan harus diklasifikasikan ke dalam kategori atau label yang telah ditentukan sebelumnya. Tujuan utama dari text classification adalah untuk mengembangkan model komputer yang dapat secara otomatis memahami dan mengenali pola-pola teks untuk mengklasifikasikan teks baru yang diberikan ke dalam kategori yang tepat.
Contoh umum dari text classification adalah klasifikasi email sebagai "spam" atau "non-spam", klasifikasi ulasan produk sebagai "positif", "negatif", atau "netral", klasifikasi berita sebagai "olahraga", "politik", atau "hiburan", dan sebagainya.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Text Similarity
Text similarity dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) merujuk pada pengukuran sejauh mana dua atau lebih teks mirip satu sama lain dalam hal arti atau konten. Tujuan utama dari text similarity adalah untuk membandingkan teks secara kuantitatif dan menentukan seberapa mirip atau seberapa dekat teks-teks tersebut.
Text similarity berguna dalam berbagai tugas NLP, seperti pemadanan teks (text matching), pencarian informasi, penggantian kata (word substitution), rekomendasi, dan pemrosesan pertanyaan dan jawaban.
3. Information Extraction
Information extraction dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) merujuk pada proses mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi terstruktur dari teks yang tidak terstruktur. Tujuannya adalah untuk menemukan entitas, hubungan, dan fakta penting dari teks, kemudian mengorganisasi informasi tersebut menjadi format yang lebih terstruktur dan dapat dimanfaatkan.
4. Language Modeling
Language modeling dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) adalah tugas yang berfokus pada memprediksi urutan kata dalam teks. Tujuannya adalah untuk mengembangkan model statistik atau model pembelajaran mesin yang dapat memahami dan menghasilkan urutan kata yang masuk akal berdasarkan konteks.
Dalam language modeling, model dilatih menggunakan korpus teks yang sudah ada untuk mempelajari kemungkinan distribusi kata-kata dalam kalimat dan urutan kata yang masuk akal dalam bahasa tertentu. Model ini mencoba untuk mengenali pola-pola teks dan membangun representasi internal dari struktur bahasa yang digunakan dalam korpus pelatihan.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Jadi gimana? Keren banget kan penerapan algoritma Data Science khususnya pada bidang Natural Language Processing. Kalau kamu ingin belajar lebih jauh tentang algoritma Data Science, siapkan dirimu dari sekarang untuk belajar Data Science bersama DQLab! Kalian bisa pelajari di DQLab nih.
Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Kalian bisa belajar bermacam studi kasus juga. Bahkan setiap sesi latihannya diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk menguasai Data Science!