Model bahasa berbasis karakter adalah model statistik yang digunakan terutama dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan. Model ini didasarkan pada asumsi bahwa karakter adalah elemen atom dari kata-kata dan dengan demikian dapat digunakan untuk memprediksi secara akurat kemungkinan munculnya kata tertentu dalam suatu bahasa.
Model bahasa berbasis karakter dilatih pada corpora teks (kumpulan dokumen teks) untuk mempelajari berbagai bahasa dan ciri-ciri uniknya, seperti keberadaan artefak atau kata-kata tertentu. Selama pelatihan, model bahasa berbasis karakter disesuaikan untuk menentukan kombinasi karakter dan fitur bahasa lainnya yang merupakan kombinasi terbaik untuk menghasilkan prediksi paling akurat.
Manfaat utama model bahasa berbasis karakter adalah memungkinkan pengembang merancang algoritme yang lebih canggih yang dapat mengidentifikasi kata atau frasa dalam suatu bahasa, sehingga memudahkan pembuatan aplikasi yang dapat memahami masukan bahasa alami. Selain itu, model ini dapat digunakan untuk membangun aplikasi menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin untuk tugas-tugas seperti kategorisasi teks dan sistem rekomendasi berbasis konten.
Namun, model bahasa berbasis karakter dibatasi oleh ketergantungannya pada corpora teks, sehingga sulit diperoleh dan dapat membatasi keakuratan model. Selain itu, keakuratan model bahasa berbasis karakter dapat dipengaruhi oleh ukuran dan kualitas data pelatihan.
Terlepas dari keterbatasan ini, model bahasa berbasis karakter tetap menjadi pilihan model yang populer di kalangan pengembang untuk aplikasi yang menggunakan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin. Hal ini disebabkan kemampuannya dalam mendeteksi secara akurat pola tersembunyi dalam data teks yang mungkin sulit diidentifikasi oleh model pembelajaran mesin tradisional.
