Pengantar NLP dan Topik Model LDA

Penulis/Pengarang: Albertus Dwiyoga Widiantoro; Prof. Mustafid; Prof. Ridwan Sanjaya
Editor: Dr. Usman Ependi, S.Kom, M.Kom

Pengantar NLP dan Topik Model LDA adalah panduan komprehensif yang menyelami dasar-dasar pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA), dua bidang krusial yang semakin penting di era data digital. Buku ini dirancang untuk memberikan pembaca pemahaman menyeluruh tentang konsep, algoritma, dan aplikasi praktis NLP, sekaligus mengeksplorasi pendekatan pemodelan topik untuk mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dalam teks.

Pada bagian awal, buku ini memperkenalkan fondasi NLP—meliputi definisi, sejarah, teknik dasar, dan relevansinya di berbagai sektor seperti kesehatan, industri, dan pendidikan. Setelah itu, pembaca diajak memahami algoritma populer yang digunakan dalam NLP, seperti Naive Bayes, SVM, dan jaringan saraf buatan, serta tantangan yang dihadapi dalam penerapan teknologi ini.

Buku ini kemudian beralih ke pembahasan Latent Dirichlet Allocation, metode probabilistik yang kuat untuk menemukan topik dalam kumpulan teks besar. Pembaca diperkenalkan pada prinsip kerja LDA, termasuk penyesuaian parameter dan langkah-langkah praktis dalam membangun model topik. Dengan contoh-contoh aplikatif, buku ini memudahkan pembaca dalam memahami bagaimana NLP dan LDA bekerja di dunia nyata. Pengantar NLP dan Topik Model LDA adalah sumber berharga bagi mereka yang ingin memulai perjalanan di dunia NLP dan pemodelan topik, serta bagi mereka yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang penerapan teknologi ini di berbagai bidang profesional dan penelitian