Word embedding adalah salah satu konsep penting dalam dunia machine learning dan artificial intelligence (AI). Metode ini memungkinkan mesin untuk ‘memahami’ makna kata-kata dan konteks mereka dalam bahasa manusia, yang merupakan langkah krusial dalam memproses dan mendapatkan informasi dari teks.
Apa Itu Word Embedding?
Word embedding adalah teknik yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami di mana kata-kata atau frasa dari teks dikonversi menjadi vector numeral yang dapat dimengerti oleh mesin. Teknik ini digunakan untuk mempermudah penggunaan kata-kata dalam model machine learning atau AI.
Sebuah model word embedding mengambil teks sebagai input dan menghasilkan vektor sebagai output. Vektor yang dihasilkan mewakili kata dalam bentuk yang dapat dioperasikan oleh algoritma machine learning. Oleh karena itu, word embedding efektif mengubah data teks yang sangat dimensi dan sulit diatur menjadi vektor yang lebih terstruktur dan mudah dioperasikan.
Bagaimana Word Embedding Bekerja?
Pada dasarnya, word embedding menciptakan ‘ruang’ untuk kata-kata di suatu dimensi yang setiap posisinya merepresentasikan sebuah kata. Kata-kata dengan makna serupa akan memiliki posisi yang dekat di ruang tersebut — ini berarti bahwa vektor mereka akan dekat satu sama lain.
Contoh teknik word embedding termasuk Word2Vec, GloVe, dan FastText. Teknik-teknik ini menciptakan ruang vektor dimana kata-kata serupa berada dekat satu sama lain. Misalnya, dalam ruang vektor yang diciptakan oleh Word2Vec, kata ‘rajah’ dan ‘diagram’ mungkin akan ditempatkan dekat satu sama lain karena mereka memiliki makna yang serupa.
Word embedding sangat membantu dalam beragam aplikasi machine learning dan AI yang terkait dengan pemahaman bahasa alami dan pengolahan teks. Contohnya termasuk penerjemahan mesin, analisis sentimen, dan sistem rekomendasi.
Jadi, Jawabannya Apa?
Menganalisis word embedding tidaklah mudah; ini adalah konsep yang kompleks dari AI dan NLP. Tetapi, dasar dari metode ini adalah menciptakan representasi geometri kata-kata dengan menggunakan vektor. Kata-kata dengan makna atau penggunaan yang serupa akan memiliki vektor yang dekat satu sama lain di ruang tersebut. Oleh karena itulah kata-kata dengan makna yang serupa mempunyai representasi yang serupa. Ini membantu mesin ‘memahami’ makna kata dan konteks penggunaannya, sehingga memungkinkan analisis teks menjadi lebih akurat dan efisien.
Secara umum, jawaban untuk pertanyaan “Bagaimana kita bisa membuat mesin memahami kata dan makna mereka?” adalah word embedding. Dengan transformasi kata menjadi vektor yang bisa diolah oleh mesin, kita bisa membangun sistem yang memahami dan memproses bahasa dengan cara yang mirip dengan manusia.
