Mengekstraksi Wawasan dengan Mudah!

Apa itu Peringkasan Teks NLP?

Peringkasan Teks NLP adalah proses menghasilkan ringkasan singkat dan koheren secara otomatis dari teks tertentu. Ini melibatkan penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami untuk mengidentifikasi informasi paling penting dan relevan dari teks asli dan menyajikannya dalam bentuk yang lebih singkat.

Hal ini khususnya berguna ketika menangani teks dalam jumlah besar, karena memungkinkan pengguna memahami poin utama dengan cepat tanpa harus membaca keseluruhan dokumen.

Jenis Peringkasan Teks NLP

  1. Peringkasan Ekstraktif: Dalam peringkasan ekstraktif, ringkasan dibuat dengan memilih dan mengekstrak seluruh kalimat atau frasa langsung dari teks aslinya. Kalimat-kalimat yang dipilih biasanya merupakan kalimat yang paling penting dan representatif, dan digabungkan untuk membentuk ringkasan.
  2. Peringkasan Abstraktif: Peringkasan abstraktif melibatkan pembuatan ringkasan dengan memparafrasekan dan menyusun ulang isi teks asli. Metode ini dapat menghasilkan ringkasan yang lebih ringkas dan mirip manusia, namun lebih menantang karena memerlukan kemampuan pembuatan bahasa.

Untuk mengilustrasikan teknik ini, mari kita perhatikan sebuah contoh. Bayangkan Anda harus merangkum artikel panjang tentang perubahan iklim. Ringkasan berbasis ekstraksi dapat mencakup kalimat berikut: 'Perubahan iklim menyebabkan naiknya permukaan air laut.' 'Lapisan es Arktik mencair dengan kecepatan yang mengkhawatirkan.' 'Emisi gas rumah kaca berkontribusi terhadap pemanasan global.' Ringkasan berbasis abstraksi , sebaliknya, mungkin menghasilkan kalimat berikut: 'Aktivitas manusia menyebabkan perubahan signifikan terhadap iklim bumi, termasuk naiknya permukaan air laut dan mencairnya lapisan es Arktik, karena peningkatan emisi gas rumah kaca.'

Algoritme pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan untuk peringkasan teks NLP.

  1. Algoritma Page Rank: Awalnya dikembangkan untuk memeringkat halaman web, algoritma Page Rank juga dapat digunakan untuk peringkasan teks ekstraktif. Ini menilai pentingnya kalimat berdasarkan kesamaannya dengan kalimat lain dalam teks, memberikan tingkat kepentingan yang lebih tinggi pada kalimat yang memiliki lebih banyak koneksi.

2. Algoritma Peringkat Teks : Peringkat Teks adalah algoritma peringkat berbasis grafik yang memperluas konsep PageRank untuk meringkas teks. Ini mewakili teks sebagai grafik, dengan kalimat sebagai node dan edge mewakili hubungan mereka. Text Rank mengidentifikasi kalimat berperingkat tinggi sebagai bagian dari ringkasan.

3. Algoritma Dasar Penjumlahan: Sum Basic adalah algoritma peringkasan ekstraktif yang menggunakan distribusi probabilitas untuk memilih kalimat untuk ringkasan. Ini berulang kali memilih kalimat paling informatif berdasarkan kemungkinan kemunculannya dalam teks asli hingga panjang ringkasan yang diinginkan tercapai.

Alat Peringkasan Teks NLP yang paling banyak digunakan dengan Python.

  1. NLTK (Natural Language Toolkit) : NLTK adalah platform komprehensif untuk membuat program Python agar dapat bekerja dengan data bahasa manusia. Ini menyediakan berbagai modul untuk peringkasan teks, menjadikannya pilihan serbaguna untuk pemula dan pengguna tingkat lanjut.

2. Gensim: Gensim adalah perpustakaan sumber terbuka populer untuk pemodelan topik dan analisis kesamaan dokumen. Ia juga menawarkan modul peringkasan yang mudah digunakan, menjadikannya pilihan yang disukai banyak praktisi NLP

3. Sumy: Sumy adalah perpustakaan sederhana dan lugas yang hanya berfokus pada peringkasan teks. Ini menyediakan implementasi berbagai algoritma, termasuk Lex Rank dan Luhn, untuk peringkasan ekstraktif.

4. SpaCy: SpaCy adalah pustaka NLP yang cepat dan efisien yang unggul dalam tugas-tugas seperti penandaan part-of-speech, pengenalan entitas bernama, dan penguraian ketergantungan. Meskipun tidak secara eksklusif didedikasikan untuk peringkasan, fleksibilitas SpaCy memungkinkan pengguna membangun saluran peringkasan khusus menggunakan komponen-komponennya.

Alat peringkasan teks NLP dalam model Pembelajaran Mendalam.

Pembelajaran Mendalam berdampak signifikan pada NLP, terutama dalam peringkasan abstrak. Berikut adalah tiga model Pembelajaran Mendalam terkemuka yang digunakan untuk peringkasan teks:

1. Model Urutan ke Urutan (Model Seq2Seq): Model Seq2Seq, berdasarkan Jaringan Syaraf Berulang (RNN) atau Transformer, banyak digunakan untuk peringkasan abstrak. Dibutuhkan urutan kata sebagai masukan dan menghasilkan ringkasan dengan memprediksi kata yang paling relevan.

2. Mekanisme Perhatian: Mekanisme perhatian menyempurnakan model Seq2Seq dengan memungkinkannya fokus pada bagian tertentu dari teks masukan saat membuat ringkasan. Ini membantu model menyelaraskan kata-kata penting, sehingga menghasilkan ringkasan yang lebih akurat dan koheren.

3. Transformers — Model BERT: BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model berbasis transformator canggih yang telah menunjukkan performa luar biasa dalam berbagai tugas NLP, termasuk peringkasan abstrak. Model berbasis BERT dapat menangkap informasi kontekstual dua arah, sehingga memungkinkan model tersebut menghasilkan ringkasan berkualitas tinggi.

Poin-poin penting dalam ringkasan teks NLP

  • Peringkasan teks NLP memungkinkan kondensasi teks besar menjadi ringkasan ringkas.
  • Ada dua jenis utama peringkasan: ekstraktif dan abstraktif.
  • Algoritme pembelajaran mesin yang menonjol untuk peringkasan mencakup PageRank, Text Rank, dan Sum Basic.
  • Python menyediakan berbagai perpustakaan canggih seperti NLTK, Gensim, Sumy, dan SpaCy untuk peringkasan teks.
  • Model Pembelajaran Mendalam seperti Seq2Seq, Mekanisme Perhatian, dan Transformers (BERT) telah merevolusi peringkasan abstraktif.

Kata kunci: peringkasan teks NLP, Python, peringkasan ekstraktif, peringkasan abstraktif, Algoritma PageRank, Algoritma Text Rank, Algoritma Dasar Penjumlahan, NLTK, Gensim, Sumy, SpaCy, Model Sequence-to-Sequence, Mekanisme Perhatian, Transformer, Model BERT.