Mengenal Lemmatization dalam Machine Learning NLP

Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ketika praktisi data mengaplikasikan jenis machine learning yaitu NLP (Natural Language Processing), ada berbagai istilah yang mungkin asing di telinga orang awam. Mulai dari tokenization hingga lemmatization. 

Salah satu tugas penting dalam NLP adalah pemrosesan teks, yang melibatkan berbagai teknik untuk mengubah teks mentah menjadi bentuk yang lebih terstruktur dan dapat dianalisis. Salah satu teknik tersebut adalah lemmatization. Lemmatization merupakan teknik pra-pemrosesan teks yang paling umum digunakan Namun, pada artikel kali ini lebih condong ke pembahasan lemmatization pada NLP machine learning. Penasaran apa itu lemmatization? Simak penjelasannya lewat artikel machine learning berikut ini yuk sahabat DQLab!

1. Apa itu Lemmatization?

Lemmatization adalah proses mengubah bentuk kata menjadi bentuk dasar atau lemma-nya. Berbeda dengan stemming yang hanya memotong akhiran kata untuk mengubahnya menjadi bentuk dasar, lemmatization mempertimbangkan konteks kata dan menggunakan kamus untuk mengubah kata menjadi bentuk dasar yang sebenarnya.

Hal ini membuat lemmatization lebih akurat dan lebih sesuai untuk digunakan dalam aplikasi NLP. Contoh sederhana dari lemmatization adalah mengubah kata-kata seperti "running", "ran", dan "runs" menjadi bentuk dasar "run". Dalam bahasa Indonesia, contohnya adalah mengubah kata "berjalan", "berjalanlah", dan "berjalan-jalan" menjadi bentuk dasar "jalan".

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

2. Perbedaan Lemmatization dan Stemming

Dalam proses stemming, bagian akhir kata dihilangkan untuk mendapatkan bentuk akarnya. Terdapat beberapa algoritme yang digunakan untuk menentukan berapa banyak karakter yang harus dipotong, namun algoritme tersebut tidak memiliki pemahaman tentang arti kata dalam bahasa aslinya. Sebaliknya, dalam lemmatisasi, algoritme memiliki pengetahuan ini. Bahkan, dapat dikatakan bahwa algoritme lemmatisasi merujuk pada kamus untuk memahami arti kata sebelum mereduksinya menjadi bentuk dasar atau lemma.

Sebagai contoh, algoritme lemmatisasi akan mengetahui bahwa kata "better" berasal dari kata "good", sehingga lemma-nya adalah "good". Namun, algoritme stemming tidak dapat melakukan hal yang sama. Ada kemungkinan bahwa stemming menghasilkan pemotongan yang berlebihan atau kurang, sehingga kata "better" dapat direduksi menjadi "bet", "bett", atau tetap sebagai "better". Namun, dalam stemming, tidak ada cara untuk mereduksi "better" menjadi bentuk dasarnya "good". Inilah yang membedakan antara stemming dan lemmatisasi.

3. Keuntungan dan Kerugian Lemmatization

Adapun keuntungan dari lemmatization adalah bahwa proses ini membantu dalam menjaga integritas dan makna asli dari kata-kata dalam teks. Hal ini berbeda dengan stemming yang mungkin menghilangkan terlalu banyak karakter dari kata, sehingga menyebabkan kehilangan makna atau menghasilkan bentuk kata yang tidak dikenali. Keuntungan lainnya meliputi:

Peningkatan Akurasi Analisis Teks: Karena lemmatization mempertimbangkan konteks kata, hasil analisis teks menjadi lebih akurat. Ini penting dalam aplikasi seperti analisis sentimen, di mana nuansa makna kata sangat krusial.

Pengurangan Kebingungan Semantik: Lemmatization mengurangi kebingungan semantik dengan memastikan bahwa kata-kata yang berbeda bentuk tetapi memiliki makna yang sama diubah menjadi bentuk dasar yang sama. Ini membantu model machine learning memahami teks dengan lebih baik.

Efisiensi dalam Pencarian dan Indeksasi: Dalam sistem pencarian dan indeksasi teks, lemmatization memungkinkan pencarian yang lebih efisien dengan menyederhanakan bentuk kata-kata yang dicari. Hal ini mengurangi redundansi dalam indeks kata dan mempercepat proses pencarian.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Lebih Baik Lemmatization atau Stemming?

Soal lemmatization dan stemming, kira-kira mending mana? Pemilihan antara lemmatization dan stemming tergantung pada kebutuhan spesifik dari proyek NLP yang sedang dikerjakan. Berikut adalah beberapa pertimbangan untuk membantu memutuskan:

Akurasi vs. Kecepatan:

Lemmatization: Lebih akurat karena mempertimbangkan konteks dan menggunakan kamus kata untuk menemukan bentuk dasar. Ini sangat berguna dalam aplikasi yang memerlukan interpretasi yang tepat dari teks, seperti analisis sentimen atau pemrosesan bahasa alami yang lebih kompleks.

Stemming: Lebih cepat dan lebih sederhana karena hanya memotong akhiran kata. Ini cocok untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan teks dalam jumlah besar dengan cepat, di mana sedikit ketidakakuratan dapat diterima.

Kompleksitas Bahasa:

Lemmatization: Ideal untuk bahasa yang kompleks dengan banyak variasi bentuk kata, seperti bahasa Inggris atau bahasa Indonesia. Ini membantu dalam mempertahankan makna dan konteks kata.

Stemming: Mungkin cukup untuk bahasa yang kurang kompleks atau aplikasi yang tidak memerlukan interpretasi yang sangat tepat.

Lemmatization adalah teknik penting dalam NLP yang membantu mengubah kata menjadi bentuk dasar yang lebih akurat. Proses ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan akurasi model machine learning, tetapi juga membantu dalam mempertahankan makna asli dari teks. Dalam pipeline machine learning NLP, lemmatization adalah salah satu langkah kunci yang harus diperhatikan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan lebih bisa diandalkan.

Kalau kamu penasaran untuk mengulik lebih jauh soal contoh lainnya, yuk pelajari dan kuasai machine learning dari sekarang.  DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid