Pendahuluan
Dalam kecerdasan buatan (AI), analisis teks adalah subset pemrosesan bahasa alami (NLP) yang memungkinkan mesin mengekstrak makna, struktur, dan wawasan dari teks yang tidak terstruktur. Organisasi menggunakan analisis teks untuk mengubah umpan balik pelanggan, tiket dukungan, kontrak, dan posting media sosial menjadi kecerdasan yang dapat ditindak lanjuti.
Teknik untuk memproses dan menganalisis teks yang berevolusi selama bertahun-tahun, dari perhitungan statistik sederhana berdasarkan frekuensi istilah hingga model bahasa berbasis vektor yang merangkum makna semantik. Beberapa kasus penggunaan umum untuk analisis teks meliputi:
- Ekstraksi istilah kunci: Mengidentifikasi kata dan frasa penting dalam teks, untuk membantu menentukan topik dan tema yang dibahasnya.
- Deteksi entitas: Mengidentifikasi entitas bernama yang disebutkan dalam teks; misalnya, tempat, orang, tanggal, dan organisasi.
- Klasifikasi teks: Mengategorikan dokumen teks berdasarkan kontennya. Misalnya, memfilter email sebagai spam atau bukan spam.
- Analisis sentimen: Bentuk klasifikasi teks tertentu yang memprediksi sentimen teks - misalnya, mengategorikan posting media sosial sebagai positif, netral, atau negatif.
- Ringkasan teks: Mengurangi volume teks sekaligus mempertahankan titik-titik salientnya. Misalnya, menghasilkan ringkasan singkat satu paragraf dari dokumen multi-halaman.
Analisis teks menantang karena bahasanya kompleks, dan komputer sulit dipahami. Pada akhirnya, semua teknik analisis teks didasarkan pada persyaratan untuk mengekstrak makna dari teks bahasa alami.
Nota
Kami menyadari bahwa orang yang berbeda suka belajar dengan cara yang berbeda. Anda dapat memilih untuk menyelesaikan modul ini dalam format berbasis video atau Anda dapat membaca konten sebagai teks dan gambar. Teks berisi detail yang lebih besar daripada video, jadi dalam beberapa kasus Anda mungkin ingin menyebutnya sebagai materi tambahan untuk presentasi video.