Algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP) terdiri dari beberapa tahap yang kompleks dan melibatkan banyak teknik dan strategi. Berikut adalah penjelasan lebih terperinci tentang setiap tahapan algoritma pemrosesan bahasa alami:

Preprocessing

Pada tahap ini, input teks dimasukkan ke dalam model bahasa dan diproses menjadi token-token kecil yang mewakili unit terpisah dalam teks, seperti kata-kata, frasa, atau karakter. Preprocessing melibatkan beberapa teknik seperti:

Tokenization: pemecahan teks menjadi token yang terdiri dari kata-kata atau karakter-karakter.

Case normalization: mengubah semua karakter menjadi huruf kecil atau besar untuk mengurangi ambiguitas.

Stopword removal: menghapus kata-kata umum yang sering muncul dalam teks seperti “a”, “the”, dan “and”.

Parsing

Setelah teks diproses menjadi token, tahap selanjutnya adalah parsing. Parsing mengacu pada proses analisis sintaksis yang memeriksa hubungan antara token dalam teks. Parsing dapat dilakukan dengan menggunakan teknik-teknik seperti grammar formal atau dependensi parsing untuk menghasilkan struktur sintaksis dari teks. Beberapa teknik parsing yang umum digunakan adalah:

Context-Free Grammar (CFG): sebuah aturan yang dapat digunakan untuk menentukan pola dasar sintaksis bahasa.

Dependency Parsing: sebuah teknik parsing yang fokus pada hubungan antara kata-kata dalam kalimat, seperti subjek-predikat-objek.

Representasi

Setelah parsing selesai, selanjutnya adalah membuat representasi dari teks. Representasi dapat dihasilkan melalui berbagai teknik, seperti vektorisasi atau rekaman suara, tergantung pada jenis data masukan yang digunakan. Beberapa teknik representasi yang umum digunakan adalah:

Bag of Words: teknik yang merepresentasikan kata-kata dalam teks sebagai vektor dengan setiap dimensi mewakili keberadaan atau frekuensi kata tersebut dalam teks.

Word Embedding: teknik yang merepresentasikan kata-kata dalam teks sebagai vektor yang dapat merefleksikan makna atau konsep yang terkait dengan kata-kata tersebut.

Analisis semantik

Setelah representasi teks dibuat, selanjutnya adalah analisis semantik. Analisis ini bertujuan untuk memahami makna teks secara keseluruhan. Beberapa teknik analisis semantik yang umum digunakan adalah:

Named Entity Recognition (NER): teknik yang digunakan untuk mengenali dan menandai entitas yang teridentifikasi dalam teks, seperti orang, organisasi, dan lokasi.

Sentiment Analysis: teknik yang digunakan untuk mengenali emosi atau sikap yang diungkapkan dalam teks.

Output

Setelah analisis semantik selesai, model bahasa dapat menghasilkan output yang sesuai dengan input yang diberikan. Output ini dapat berupa jawaban untuk pertanyaan, terjemahan, atau klasifikasi teks berdasarkan topik atau niat.

Itulah tahapan-tahapan algoritma pemrosesan bahasa alami secara terperinci. Namun, algoritma NLP yang sebenarnya sangat kompleks dan terdiri dari