PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 10 Jam 51 Menit 26 Detik

Machine Learning: NLP vs Text Mining

Belajar Data Science di Rumah 30-September-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-07-2024-09-30-212540_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Ketika berbicara tentang pengolahan data berbasis teks, dua pendekatan dalam machine learning yang sering dibahas adalah Natural Language Processing (NLP) dan Text Mining. Keduanya digunakan untuk mengekstrak informasi dari teks, tetapi memiliki fokus, teknik, dan tujuan yang berbeda.


Pertanyaan yang sering muncul adalah: "Mana yang lebih baik untuk algoritma machine learning?" Jawabannya tergantung pada kebutuhan spesifik dan konteks masalah yang dihadapi. Simak lebih lanjut yuk sahabat DQLab untuk membandingkan antar kedua algoritma machine learning ini.


1. Apa itu NLP (Natural Language Processing)?

Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang bertujuan memungkinkan komputer untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Dengan NLP, kita dapat mengembangkan sistem yang dapat memproses dan memanipulasi teks atau ucapan dengan cara yang lebih mirip manusia.


Teknik dalam NLP mencakup analisis sintaksis, semantik, morfologi, serta memahami konteks bahasa. Contoh penerapan NLP meliputi:

  • Speech Recognition: Mengubah suara menjadi teks, seperti fitur asisten virtual.

  • Machine Translation: Google Translate atau layanan penerjemahan otomatis lainnya.

  • Sentiment Analysis: Mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau netral dalam teks.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Apa itu Text Mining?

Text Mining adalah proses mengubah data teks tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang dapat dianalisis lebih lanjut. Tujuan utama Text Mining adalah untuk mengekstrak pola, tren, atau informasi dari data teks besar dengan cara yang efisien. Beberapa teknik dalam Text Mining meliputi:

  • Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF): Mengukur pentingnya kata dalam suatu dokumen.

  • Clustering: Mengelompokkan teks berdasarkan kesamaan tema atau isi.

  • Topic Modeling: Mengidentifikasi topik atau tema yang mendominasi dalam kumpulan teks.


3. Perbandingan: NLP vs Text Mining 

NLP lebih berfokus pada pemahaman dan pemrosesan bahasa alami. Algoritma NLP seringkali lebih kompleks karena melibatkan banyak elemen linguistik seperti tata bahasa, sintaksis, dan semantik. Text Mining lebih mekanis dan kuantitatif. Fokusnya adalah mengekstrak informasi dengan menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk menemukan pola dalam teks.


NLP sering memerlukan algoritma yang lebih canggih seperti deep learning atau jaringan saraf tiruan (neural networks). Hal ini karena pemahaman konteks dan bahasa alami manusia sangat kompleks. Di sisi lain, Text Mining, biasanya menggunakan algoritma yang lebih sederhana, seperti clustering atau classification, yang fokus pada frekuensi kata atau frasa tanpa terlalu memperhatikan konteks linguistik.


NLP memerlukan data berlabel yang lebih terstruktur untuk pelatihan, terutama ketika menggunakan teknik supervised learning. Kualitas dan ukuran dataset sangat memengaruhi performa model NLP. Text Mining bisa bekerja dengan data yang lebih mentah dan tidak selalu memerlukan dataset berlabel, terutama jika menggunakan teknik unsupervised seperti topic modeling.


4. Mana yang Lebih Baik untuk Algoritma?

Tidak ada jawaban yang pasti tentang mana yang lebih baik antara NLP dan Text Mining, karena keduanya digunakan untuk tujuan yang berbeda dan sering kali saling melengkapi. Namun, beberapa faktor yang dapat membantu memutuskan adalah:


Jika fokus pada pemahaman bahasa alami, seperti analisis semantik atau dialog antar manusia, NLP adalah pilihan yang tepat. Ini karena NLP mampu menangani konteks bahasa dengan lebih baik.


Jika fokus pada ekstraksi pola dan tren dari teks, terutama ketika menangani kumpulan teks dalam jumlah besar tanpa terlalu peduli pada konteks linguistik, Text Mining mungkin lebih sesuai. Algoritma Text Mining lebih cepat dan sederhana dalam banyak kasus.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Memilih antara NLP dan Text Mining bergantung pada kebutuhan spesifik dari algoritma yang ingin diterapkan. NLP unggul dalam memahami bahasa secara lebih mendalam, sementara Text Mining lebih sederhana dan fokus pada analisis pola. Jika konteks bahasa sangat penting, NLP adalah solusi yang lebih baik.


Namun, jika tujuan utama adalah mengekstrak informasi dengan cepat dari data teks besar, Text Mining bisa menjadi pilihan yang lebih efisien. Keduanya, pada akhirnya, saling melengkapi dan dapat digunakan bersama untuk hasil yang optimal.


Ingin tahu lebih lanjut tentang NLP? Yuk kuasai dan pelajari Machine Learning bareng-bareng bersama DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan 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 persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Machine Learning Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Machine Learning

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login