UNMAHA – Natural Language Processing (NLP) adalah bidang penting dalam kecerdasan buatan yang fokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. NLP memungkinkan komputer untuk memahami, menganalisis, dan merespons teks atau suara manusia dengan cara yang mendekati pemahaman manusia. Seiring dengan perkembangan teknologi, NLP semakin mendominasi berbagai aplikasi, dari chatbot hingga analisis teks.
Di era digital ini, pemahaman tentang NLP menjadi krusial bagi pengembangan teknologi yang lebih cerdas dan interaktif. Teknologi NLP diterapkan di berbagai bidang, termasuk penerjemahan otomatis, analisis sentimen, dan asisten virtual. Dalam artikel ini, kita akan membahas dua perpustakaan Python yang populer untuk NLP, yaitu NLTK dan Spacy.
Untuk mendapatkan pengakuan resmi atas keahlian kamu dalam bidang NLP, Sertifikasi Data Engineer yang tersedia di UNMAHA dapat menjadi pilihan tepat. Sertifikasi ini akan membekali kamu dengan kompetensi dalam mengelola dan memproses data, termasuk teks, yang merupakan dasar dari aplikasi NLP. Untuk informasi lebih lanjut mengenai sertifikasi ini, kamu dapat menghubungi admin UNMAHA melalui WhatsApp.
Apa itu NLTK?
NLTK (Natural Language Toolkit) adalah perpustakaan Python yang kuat dan serbaguna untuk pemrosesan bahasa alami. Ini menyediakan alat dan sumber daya untuk memproses teks manusia, termasuk tokenisasi, analisis sintaksis, pemodelan bahasa, analisis sentimen, dan banyak lagi. NLTK menyediakan koleksi besar teks dan data bahasa manusia yang sangat berguna untuk penelitian dan pengembangan aplikasi NLP.
Pertama, penting untuk menginstal NLTK jika belum terinstal. Instalasi dapat dilakukan dengan perintah pip:
Berikut adalah contoh sederhana penggunaan NLTK untuk tokenisasi:
import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize nltk.download(‘punkt’) # Memuat data yang diperlukan text = “Natural Language Processing adalah cabang dari kecerdasan buatan yang sangat menarik.” tokens = word_tokenize(text) print(tokens)
Hasilnya akan menjadi daftar kata-kata yang terpisah:
Pengertian Dari Spacy
Spacy adalah perpustakaan NLP lainnya yang sangat cepat dan efisien. Spacy dirancang untuk memproses teks dengan kecepatan tinggi, yang membuatnya cocok untuk penggunaan di aplikasi nyata. Selain itu, Spacy juga mencakup berbagai model bahasa yang telah terlatih untuk berbagai bahasa, yang memungkinkan tugas seperti pengenalan entitas dan analisis sintaksis dilakukan dengan mudah.
Untuk menginstal Spacy, gunakan perintah pip berikut:
Setelah instalasi, unduh model bahasa yang sesuai dengan bahasa yang ingin diproses. Misalnya, jika menggunakan model bahasa Inggris, perintahnya adalah:
Berikut adalah contoh penggunaan Spacy untuk tokenisasi:
import spacy # Memuat model bahasa nlp = spacy.load(‘en_core_web_sm’) text = “Natural Language Processing adalah cabang dari kecerdasan buatan yang sangat menarik.” doc = nlp(text) # Mendapatkan token tokens = [token.text for token in doc] print(tokens)
Hasilnya akan serupa dengan yang dihasilkan oleh NLTK:
Pelajari juga tentang Pengenalan Kecerdasan Buatan: Apa itu AI dan Bagaimana Itu Bekerja
NLTK dan Spacy adalah dua perpustakaan yang kuat dan berguna untuk pemrosesan bahasa alami dalam bahasa Python. Keduanya memiliki keunggulan masing-masing, dengan NLTK yang lebih berfokus pada fleksibilitas dan Spacy yang lebih berfokus pada kecepatan dan efisiensi. Pilihan antara keduanya tergantung pada kebutuhan dalam proyek NLP kamu.
Bagi kamu yang tertarik mendalami bidang NLP dan ingin mengembangkan keterampilan dalam pemrosesan bahasa alami, Program Studi Sarjana Informatika (S1) di UNMAHA menawarkan kurikulum yang mencakup pembelajaran mendalam tentang kecerdasan buatan dan teknologi terkait. Informasi lebih lanjut mengenai program ini dapat kamu peroleh dengan mengunjungi situs resmi PMB UNMAHA.
Menjadi Reseller Laptop dan Tablet di Adolo
Dalam era digital, perangkat seperti laptop dan tablet menjadi alat utama bagi para profesional di bidang teknologi, termasuk mereka yang bekerja dengan NLP. Dengan bergabung sebagai reseller di Adolo, kamu tidak hanya mendapatkan kesempatan bisnis yang menguntungkan tetapi juga dapat menyediakan perangkat berkualitas bagi komunitas teknologi. Untuk informasi lebih lanjut tentang peluang ini, kunjungi situs resmi Adolo.***(YS)2