PERKEMBANGAN PEMROSESAN BAHASA ALAMI: DARI WORD EMBEDDINGS HINGGA MODEL TRANSFORMER

Abstract

Perkembangan dalam bidang Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) telah menghasilkan kemajuan yang signifikan dalam pemahaman dan pengolahan teks secara otomatis. Dari Word Embeddings hingga Model Transformer, berbagai teknik dan arsitektur telah dikembangkan untuk menangani berbagai tugas dalam NLP. Word Embeddings, seperti Word2Vec dan GloVe, adalah teknik yang memetakan kata-kata ke dalam ruang vektor kontinu, memungkinkan komputer untuk memahami makna kata secara lebih mendalam. Selain itu, teknik-teknik seperti LSTM (Long Short-Term Memory) dan GRU (Gated Recurrent Unit) telah memperkenalkan kemampuan memahami konteks dan urutan kata dalam teks. Model Transformer, yang pertama kali diperkenalkan melalui arsitektur Transformer, telah mengubah paradigma dalam pemrosesan teks dengan memanfaatkan perhatian yang sepenuhnya terhubung tanpa menggunakan jaringan rekurensi. Dengan kemampuannya untuk memperhatikan konteks global dari teks, Model Transformer telah menjadi fondasi bagi banyak kemajuan terbaru dalam NLP, termasuk BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan GPT (Generative Pre-trained Transformer). Teknik-teknik ini telah membawa kemampuan pemrosesan bahasa alami ke tingkat yang lebih tinggi dengan memungkinkan komputer untuk menghasilkan representasi teks yang lebih kaya dan memahami konteks dengan lebih baik.