Pendahuluan
Pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing-NLP) adalah bidang yang berkembang pesat dalam kecerdasan buatan, dan Python menawarkan berbagai pustaka untuk membantu dalam analisis teks. Dua pustaka yang paling populer adalah NLTK (Natural Language Toolkit) dan spaCy. Meskipun keduanya digunakan untuk tujuan yang sama, mereka memiliki pendekatan yang berbeda. Artikel ini akan membahas beberapa perbedaan antara NLTK dan spaCy dengan menggunakan contoh kode.
Instalasi Library
Untuk menggunakan NLTK, Anda perlu menginstal pustaka dan mengunduh data tambahan yang diperlukan untuk pemrosesan teks. Berikut adalah contoh instalasi:
- !pip install scikit-learn pandas nltk openpyxl
- nltk.download('punkt')
Di sisi lain, spaCy memerlukan instalasi pustaka dan pengunduhan model bahasa yang akan digunakan. Proses ini lebih terintegrasi dan sederhana:
- !pip install spacy
- !python -m spacy download en_core_web_sm
Import Library
Kedua pustaka mengimpor pustaka yang sama, tetapi spaCy lebih fokus pada pemrosesan teks dengan model yang sudah dilatih. Berikut adalah contoh pengimporannya.
- import pandas as pd
- import nltk  # Untuk NLTK
- import spacy  # Untuk spaCy
Memuat Model
Setelah menginstal NLTK, Anda perlu mengunduh data yang diperlukan untuk tokenisasi dan pemrosesan lainnya. Sementara itu, Anda cukup memuat model bahasa dengan satu baris kode jika menggunakan spaCy, Ini menunjukkan bahwa spaCy lebih siap pakai untuk pemrosesan teks.
Preprocessing Teks
