import{S as Re,i as Ge,s as Oe,e as n,k as p,w as ba,t as s,R as Ce,c as i,d as t,m as u,a as r,x as ya,h as l,b as h,G as e,g as o,y as va,L as De,q as _a,o as Ea,B as Pa,v as qe}from"../../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{I as de}from"../../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as ze}from"../../chunks/CourseFloatingBanner-hf-doc-builder.js";function He(ge){let c,ea,f,v,G,L,ja,O,Na,ta,w,na,_,La,C,wa,$a,ia,b,E,D,$,Sa,q,Ma,ra,P,Ta,z,Aa,Ia,sa,M,xa,la,k,T,H,Ba,Ka,Ra,A,U,Ga,Oa,Ca,I,F,Da,qa,za,x,J,Ha,Ua,Fa,B,Q,Ja,Qa,Va,K,V,Wa,Xa,ma,g,Ya,W,Za,ae,X,ee,te,oa,y,j,Y,S,ne,Z,ie,pa,N,re,aa,se,le,ua;return L=new de({}),w=new ze({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),$=new de({}),S=new de({}),{c(){c=n("meta"),ea=p(),f=n("h1"),v=n("a"),G=n("span"),ba(L.$$.fragment),ja=p(),O=n("span"),Na=s("Pemrosesan Bahasa Natural (Natural Language Processing)"),ta=p(),ba(w.$$.fragment),na=p(),_=n("p"),La=s("Sebelum mempelajari mengenai model-model Transformer, mari menyamakan persepsi mengenai "),C=n("em"),wa=s("natural language processing"),$a=s(" (NLP) terlebih dahulu."),ia=p(),b=n("h2"),E=n("a"),D=n("span"),ba($.$$.fragment),Sa=p(),q=n("span"),Ma=s("NLP itu apa?"),ra=p(),P=n("p"),Ta=s("NLP merupakan cabang ilmu linguistik dan pembelajaran mesin ("),z=n("em"),Aa=s("machine learning"),Ia=s(") yang bertujuan untuk memahami bahasa manusia sehari-hari. Tujuan dari penerapan NLP tidak terbatas pada pemahaman kata per kata saja, tapi juga mengenai konteks yang terkandung dalam setiap ucapan/kata."),sa=p(),M=n("p"),xa=s("Beberapa penerapan NLP yang umum diterapkan beserta contohnya dapat dilihat dibawah:"),la=p(),k=n("ul"),T=n("li"),H=n("strong"),Ba=s("Klasifikasi kalimat secara utuh"),Ka=s(": Mengetahui sentimen dari sebuah review, mendeteksi email spam, menentukan ketepatan tata bahasa sebuah kalimat atau mencari tahu keterkaitan antar 2 kalimat"),Ra=p(),A=n("li"),U=n("strong"),Ga=s("Classifying each word in a sentence"),Oa=s(": Identifying the grammatical components of a sentence (noun, verb, adjective), or the named entities (person, location, organization)"),Ca=p(),I=n("li"),F=n("strong"),Da=s("Klasifikasi setiap kata dalam sebuah kalimat"),qa=s(": Pengelompokkan unsur kalimat (kata benda, kata kerja, kata sifat), atau pengelompokkan subjek kalimat (orang, lokasi, organisasi)"),za=p(),x=n("li"),J=n("strong"),Ha=s("Menciptakan/menambahkan/memperkaya kalimat"),Ua=s(": Menyelesaikan kalimat dengan teks yang diciptakan secara otomatis, mengisi titik-titik pada sebuah kuis"),Fa=p(),B=n("li"),Q=n("strong"),Ja=s("Menjawab pertanyaan"),Qa=s(": Dengan memberi model daftar pertanyaan beserta konteks, menjawab pertanyaan berdasar informasi yang tersedia"),Va=p(),K=n("li"),V=n("strong"),Wa=s("Menciptakan kalimat baru dari teks"),Xa=s(": Menerjemahkan suatu bahasa ke bahasa lain, menyimpulkan kalimat"),ma=p(),g=n("p"),Ya=s("Penerapan NLP tidak hanya terbatas pada teks. NLP juga dapat diterapkan untuk menangani kasus pengelan suara ("),W=n("em"),Za=s("speech recognition"),ae=s(") dan penglihatan komputer ("),X=n("em"),ee=s("computer vision"),te=s(") seperti menciptakan transkrip dari sampel suara (audio) atau deskripsi gambar."),oa=p(),y=n("h2"),j=n("a"),Y=n("span"),ba(S.$$.fragment),ne=p(),Z=n("span"),ie=s("Tantangan-tantangan dalam penerapan NLP"),pa=p(),N=n("p"),re=s("Komputer tidak dapat memahami informasi secara langsung maupun secara harfiah seperti manusia. Sebagai contoh, ketika membaca kalimat \u201CSaya lapar\u201D, manusia dapat dengan mudah memahami maknanya. Begitu juga jika ketika membaca kalimat \u201CSaya lapar\u201D dan \u201CSaya sedih\u201D, manusia dapat dengan memudah menentukan apakah kedua kalimat memiliki kemiripan atau tidak. Tapi hal-hal tersebut sulit dipahami oleh model pembelajaran mesin ("),aa=n("em"),se=s("machine learning"),le=s(" (ML)). Kalimat-kalimat tersebut perlu direkayasa (diolah) sedimikian rupa sehingga dapat dipelajari oleh model ML. Ditambah dengan keunikan setiap bahasa/teks, kompleksitas rekayasa yang perlu dilakukan menjadi tantangan tersendiri. Sudah ada banyak riset yang meneliti mengenai bagaiman merekayasa teks untuk penerapan ML dan anda akan mempelajarinya di bab-bab berikutnya."),this.h()},l(a){const m=Ce('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);c=i(m,"META",{name:!0,content:!0}),m.forEach(t),ea=u(a),f=i(a,"H1",{class:!0});var ka=r(f);v=i(ka,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var ce=r(v);G=i(ce,"SPAN",{});var fe=r(G);ya(L.$$.fragment,fe),fe.forEach(t),ce.forEach(t),ja=u(ka),O=i(ka,"SPAN",{});var be=r(O);Na=l(be,"Pemrosesan Bahasa Natural (Natural Language Processing)"),be.forEach(t),ka.forEach(t),ta=u(a),ya(w.$$.fragment,a),na=u(a),_=i(a,"P",{});var ha=r(_);La=l(ha,"Sebelum mempelajari mengenai model-model Transformer, mari menyamakan persepsi mengenai "),C=i(ha,"EM",{});var ye=r(C);wa=l(ye,"natural language processing"),ye.forEach(t),$a=l(ha," (NLP) terlebih dahulu."),ha.forEach(t),ia=u(a),b=i(a,"H2",{class:!0});var da=r(b);E=i(da,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var ve=r(E);D=i(ve,"SPAN",{});var _e=r(D);ya($.$$.fragment,_e),_e.forEach(t),ve.forEach(t),Sa=u(da),q=i(da,"SPAN",{});var Ee=r(q);Ma=l(Ee,"NLP itu apa?"),Ee.forEach(t),da.forEach(t),ra=u(a),P=i(a,"P",{});var ga=r(P);Ta=l(ga,"NLP merupakan cabang ilmu linguistik dan pembelajaran mesin ("),z=i(ga,"EM",{});var Pe=r(z);Aa=l(Pe,"machine learning"),Pe.forEach(t),Ia=l(ga,") yang bertujuan untuk memahami bahasa manusia sehari-hari. Tujuan dari penerapan NLP tidak terbatas pada pemahaman kata per kata saja, tapi juga mengenai konteks yang terkandung dalam setiap ucapan/kata."),ga.forEach(t),sa=u(a),M=i(a,"P",{});var je=r(M);xa=l(je,"Beberapa penerapan NLP yang umum diterapkan beserta contohnya dapat dilihat dibawah:"),je.forEach(t),la=u(a),k=i(a,"UL",{});var d=r(k);T=i(d,"LI",{});var me=r(T);H=i(me,"STRONG",{});var Ne=r(H);Ba=l(Ne,"Klasifikasi kalimat secara utuh"),Ne.forEach(t),Ka=l(me,": Mengetahui sentimen dari sebuah review, mendeteksi email spam, menentukan ketepatan tata bahasa sebuah kalimat atau mencari tahu keterkaitan antar 2 kalimat"),me.forEach(t),Ra=u(d),A=i(d,"LI",{});var oe=r(A);U=i(oe,"STRONG",{});var Le=r(U);Ga=l(Le,"Classifying each word in a sentence"),Le.forEach(t),Oa=l(oe,": Identifying the grammatical components of a sentence (noun, verb, adjective), or the named entities (person, location, organization)"),oe.forEach(t),Ca=u(d),I=i(d,"LI",{});var pe=r(I);F=i(pe,"STRONG",{});var we=r(F);Da=l(we,"Klasifikasi setiap kata dalam sebuah kalimat"),we.forEach(t),qa=l(pe,": Pengelompokkan unsur kalimat (kata benda, kata kerja, kata sifat), atau pengelompokkan subjek kalimat (orang, lokasi, organisasi)"),pe.forEach(t),za=u(d),x=i(d,"LI",{});var ue=r(x);J=i(ue,"STRONG",{});var $e=r(J);Ha=l($e,"Menciptakan/menambahkan/memperkaya kalimat"),$e.forEach(t),Ua=l(ue,": Menyelesaikan kalimat dengan teks yang diciptakan secara otomatis, mengisi titik-titik pada sebuah kuis"),ue.forEach(t),Fa=u(d),B=i(d,"LI",{});var ke=r(B);Q=i(ke,"STRONG",{});var Se=r(Q);Ja=l(Se,"Menjawab pertanyaan"),Se.forEach(t),Qa=l(ke,": Dengan memberi model daftar pertanyaan beserta konteks, menjawab pertanyaan berdasar informasi yang tersedia"),ke.forEach(t),Va=u(d),K=i(d,"LI",{});var he=r(K);V=i(he,"STRONG",{});var Me=r(V);Wa=l(Me,"Menciptakan kalimat baru dari teks"),Me.forEach(t),Xa=l(he,": Menerjemahkan suatu bahasa ke bahasa lain, menyimpulkan kalimat"),he.forEach(t),d.forEach(t),ma=u(a),g=i(a,"P",{});var R=r(g);Ya=l(R,"Penerapan NLP tidak hanya terbatas pada teks. NLP juga dapat diterapkan untuk menangani kasus pengelan suara ("),W=i(R,"EM",{});var Te=r(W);Za=l(Te,"speech recognition"),Te.forEach(t),ae=l(R,") dan penglihatan komputer ("),X=i(R,"EM",{});var Ae=r(X);ee=l(Ae,"computer vision"),Ae.forEach(t),te=l(R,") seperti menciptakan transkrip dari sampel suara (audio) atau deskripsi gambar."),R.forEach(t),oa=u(a),y=i(a,"H2",{class:!0});var ca=r(y);j=i(ca,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Ie=r(j);Y=i(Ie,"SPAN",{});var xe=r(Y);ya(S.$$.fragment,xe),xe.forEach(t),Ie.forEach(t),ne=u(ca),Z=i(ca,"SPAN",{});var Be=r(Z);ie=l(Be,"Tantangan-tantangan dalam penerapan NLP"),Be.forEach(t),ca.forEach(t),pa=u(a),N=i(a,"P",{});var fa=r(N);re=l(fa,"Komputer tidak dapat memahami informasi secara langsung maupun secara harfiah seperti manusia. Sebagai contoh, ketika membaca kalimat \u201CSaya lapar\u201D, manusia dapat dengan mudah memahami maknanya. Begitu juga jika ketika membaca kalimat \u201CSaya lapar\u201D dan \u201CSaya sedih\u201D, manusia dapat dengan memudah menentukan apakah kedua kalimat memiliki kemiripan atau tidak. Tapi hal-hal tersebut sulit dipahami oleh model pembelajaran mesin ("),aa=i(fa,"EM",{});var Ke=r(aa);se=l(Ke,"machine learning"),Ke.forEach(t),le=l(fa," (ML)). Kalimat-kalimat tersebut perlu direkayasa (diolah) sedimikian rupa sehingga dapat dipelajari oleh model ML. Ditambah dengan keunikan setiap bahasa/teks, kompleksitas rekayasa yang perlu dilakukan menjadi tantangan tersendiri. Sudah ada banyak riset yang meneliti mengenai bagaiman merekayasa teks untuk penerapan ML dan anda akan mempelajarinya di bab-bab berikutnya."),fa.forEach(t),this.h()},h(){h(c,"name","hf:doc:metadata"),h(c,"content",JSON.stringify(Ue)),h(v,"id","pemrosesan-bahasa-natural-natural-language-processing"),h(v,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),h(v,"href","#pemrosesan-bahasa-natural-natural-language-processing"),h(f,"class","relative group"),h(E,"id","nlp-itu-apa"),h(E,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),h(E,"href","#nlp-itu-apa"),h(b,"class","relative group"),h(j,"id","tantangantantangan-dalam-penerapan-nlp"),h(j,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),h(j,"href","#tantangantantangan-dalam-penerapan-nlp"),h(y,"class","relative group")},m(a,m){e(document.head,c),o(a,ea,m),o(a,f,m),e(f,v),e(v,G),va(L,G,null),e(f,ja),e(f,O),e(O,Na),o(a,ta,m),va(w,a,m),o(a,na,m),o(a,_,m),e(_,La),e(_,C),e(C,wa),e(_,$a),o(a,ia,m),o(a,b,m),e(b,E),e(E,D),va($,D,null),e(b,Sa),e(b,q),e(q,Ma),o(a,ra,m),o(a,P,m),e(P,Ta),e(P,z),e(z,Aa),e(P,Ia),o(a,sa,m),o(a,M,m),e(M,xa),o(a,la,m),o(a,k,m),e(k,T),e(T,H),e(H,Ba),e(T,Ka),e(k,Ra),e(k,A),e(A,U),e(U,Ga),e(A,Oa),e(k,Ca),e(k,I),e(I,F),e(F,Da),e(I,qa),e(k,za),e(k,x),e(x,J),e(J,Ha),e(x,Ua),e(k,Fa),e(k,B),e(B,Q),e(Q,Ja),e(B,Qa),e(k,Va),e(k,K),e(K,V),e(V,Wa),e(K,Xa),o(a,ma,m),o(a,g,m),e(g,Ya),e(g,W),e(W,Za),e(g,ae),e(g,X),e(X,ee),e(g,te),o(a,oa,m),o(a,y,m),e(y,j),e(j,Y),va(S,Y,null),e(y,ne),e(y,Z),e(Z,ie),o(a,pa,m),o(a,N,m),e(N,re),e(N,aa),e(aa,se),e(N,le),ua=!0},p:De,i(a){ua||(_a(L.$$.fragment,a),_a(w.$$.fragment,a),_a($.$$.fragment,a),_a(S.$$.fragment,a),ua=!0)},o(a){Ea(L.$$.fragment,a),Ea(w.$$.fragment,a),Ea($.$$.fragment,a),Ea(S.$$.fragment,a),ua=!1},d(a){t(c),a&&t(ea),a&&t(f),Pa(L),a&&t(ta),Pa(w,a),a&&t(na),a&&t(_),a&&t(ia),a&&t(b),Pa($),a&&t(ra),a&&t(P),a&&t(sa),a&&t(M),a&&t(la),a&&t(k),a&&t(ma),a&&t(g),a&&t(oa),a&&t(y),Pa(S),a&&t(pa),a&&t(N)}}}const Ue={local:"pemrosesan-bahasa-natural-natural-language-processing",sections:[{local:"nlp-itu-apa",title:"NLP itu apa?"},{local:"tantangantantangan-dalam-penerapan-nlp",title:"Tantangan-tantangan dalam penerapan NLP"}],title:"Pemrosesan Bahasa Natural (Natural Language Processing)"};function Fe(ge){return qe(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class We extends Re{constructor(c){super();Ge(this,c,Fe,He,Oe,{})}}export{We as default,Ue as metadata};
