Fitur Semantik : Memanfaatkan penempatan kata dan representasi lain untuk menangkap makna dan konteks kata.
5. Pemilihan dan Pelatihan Model
Memilih dan melatih model pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam untuk melakukan tugas NLP tertentu.
Pembelajaran Terawasi : Menggunakan data berlabel untuk melatih model seperti Support Vector Machines (SVM), Random Forests, atau model pembelajaran mendalam seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN).
Pembelajaran Tanpa Pengawasan : Menerapkan teknik seperti pengelompokan atau pemodelan topik (misalnya, Alokasi Dirichlet Laten) pada data yang tidak berlabel.
Model yang telah dilatih sebelumnya : Memanfaatkan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya seperti BERT, GPT, atau model berbasis transformer yang telah dilatih pada korpora besar.
Â
6. Penerapan dan Inferensi Model
Menyebarkan model terlatih dan menggunakannya untuk membuat prediksi atau mengekstrak wawasan dari data teks baru.
Klasifikasi Teks : Mengkategorikan teks ke dalam kelas-kelas yang telah ditentukan sebelumnya (misalnya, deteksi spam, analisis sentimen).
Pengenalan Entitas Bernama (NER) : Mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas dalam teks.
