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