Source Code

Kursus/Jasa Natural Language Processing NLTK with Python

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:

  1. Analisis Sentimen Produk – Menggunakan teknik analisis sentimen untuk menilai ulasan produk.
  2. Klasifikasi Email – Klasifikasi email menjadi spam atau non-spam menggunakan Naive Bayes Classifier.
  3. Topic Modeling – Menerapkan LDA untuk menemukan topik-topik utama dalam kumpulan artikel berita.
  4. Text Generation – Pembuatan teks otomatis untuk keperluan literatur kreatif atau penyusunan ulang teks.
  5. 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.

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button