Berikut adalah silabus lengkap untuk belajar Natural Language Processing (NLP) dengan NLTK (Natural Language Toolkit), mulai dari dasar hingga tingkat lanjutan.
Level 1: Dasar
Sesi 1: Pengenalan NLP dan NLTK
- Pengenalan Natural Language Processing (NLP)
- Instalasi NLTK di Python
- Memahami komponen utama dari NLTK
- Contoh aplikasi NLP dasar
- Studi kasus: Tokenisasi teks
Sesi 2: Tokenisasi
- Definisi dan pentingnya tokenisasi
- Tokenisasi kata dan kalimat menggunakan NLTK
- Tokenisasi whitespace, regex, dan lain-lain
- Studi kasus: Analisis kata dalam sebuah dokumen
Sesi 3: Pembersihan Data Teks
- Teknik stemming dan lemmatization
- Menghapus stop words
- Normalisasi teks: lowercase, penghapusan tanda baca, dan karakter khusus
- Studi kasus: Membersihkan teks ulasan produk
Sesi 4: Pos Tagging (Tagging Bagian dari Kalimat)
- Pengenalan Part of Speech (POS) tagging
- Menggunakan POS tagger bawaan NLTK
- Menjelaskan jenis-jenis kata dalam bahasa alami
- Studi kasus: POS tagging pada artikel berita
Level 2: Intermediate
Sesi 5: Named Entity Recognition (NER)
- Pengenalan NER
- Menggunakan NLTK untuk Named Entity Recognition
- Ekstraksi entitas seperti nama, lokasi, dan organisasi
- Studi kasus: Ekstraksi informasi dari artikel
Sesi 6: Parsing dan Chunking
- Pengenalan parsing dan chunking
- Membuat chunk trees dengan NLTK
- Chunking frase seperti Noun Phrase dan Verb Phrase
- Studi kasus: Ekstraksi frasa nama dari teks
Sesi 7: N-Grams dan Model Bahasa
- Memahami konsep N-Grams
- Menggunakan NLTK untuk membuat N-Grams
- Membangun model bahasa sederhana
- Studi kasus: Prediksi kata berikutnya dalam kalimat
Sesi 8: Sentiment Analysis
- Pengenalan analisis sentimen
- Membangun model analisis sentimen menggunakan NLTK
- Menggunakan dataset opini publik untuk analisis sentimen
- Studi kasus: Analisis sentimen ulasan film
Level 3: Advanced
Sesi 9: Classifying Text with NLTK
- Pengenalan klasifikasi teks
- Menggunakan Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi teks
- Menggunakan dataset untuk membangun model klasifikasi
- Studi kasus: Klasifikasi spam vs non-spam email
Sesi 10: WordNet dan Semantic Similarity
- Memahami WordNet dalam NLTK
- Mencari sinonim, antonim, dan hubungan semantik lainnya
- Menghitung similaritas semantik antar kata
- Studi kasus: Penggunaan WordNet untuk analisis makna
Sesi 11: Topic Modeling
- Pengenalan topik modeling
- Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan NLTK
- Ekstraksi topik dari kumpulan dokumen
- Studi kasus: Ekstraksi topik dari artikel berita
Sesi 12: Text Generation
- Teknik dasar untuk text generation
- Menggunakan N-Grams untuk text generation
- Implementasi model text generation sederhana
- Studi kasus: Pembuatan teks otomatis
Level 4: Ultimate
Sesi 13: Deep Learning untuk NLP (Integrasi dengan Keras/TensorFlow)
- Menggabungkan NLTK dengan Keras atau TensorFlow untuk tugas NLP lebih kompleks
- Membangun model jaringan saraf untuk tugas NLP
- Studi kasus: Analisis sentimen menggunakan jaringan saraf
Sesi 14: Ekstraksi Fitur Lanjutan
- Pengenalan teknik ekstraksi fitur lanjutan
- Menggunakan TF-IDF, word embeddings (Word2Vec, GloVe)
- Studi kasus: Ekstraksi fitur untuk tugas klasifikasi teks
Sesi 15: Project Akhir
- Membuat aplikasi NLP lengkap (misalnya, chatbot, text summarizer, dll.)
- Menggabungkan teknik yang telah dipelajari
- Evaluasi kinerja model dan interpretasi hasil
Proyek yang Dapat Dibuat:
- Analisis Sentimen Produk – Menggunakan teknik analisis sentimen untuk menilai ulasan produk.
- Klasifikasi Email – Klasifikasi email menjadi spam atau non-spam menggunakan Naive Bayes Classifier.
- Topic Modeling – Menerapkan LDA untuk menemukan topik-topik utama dalam kumpulan artikel berita.
- Text Generation – Pembuatan teks otomatis untuk keperluan literatur kreatif atau penyusunan ulang teks.
- Chatbot Sederhana – Membangun chatbot yang bisa menjawab pertanyaan pengguna berdasarkan data yang ada.
Silabus ini akan membantu Anda memahami konsep-konsep utama NLP dengan menggunakan NLTK, serta memberi Anda keterampilan untuk membangun berbagai aplikasi NLP.
