Penyematan kata adalah representasi vektor kata dan frasa, yang digunakan untuk tugas pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti analisis sentimen, peringkasan otomatis, dan terjemahan mesin. Penyematan kata membantu mesin memahami konteks kata, memungkinkan mesin memproses bahasa manusia dengan akurasi dan kecepatan lebih tinggi.
Word2Vec adalah teknik penyematan kata yang paling banyak digunakan. Ini dikembangkan oleh peneliti Google pada tahun 2013, dan memetakan kata dan frasa ke vektor angka. Word2Vec menggunakan jaringan saraf dangkal untuk menganalisis teks dan memahami konteks penggunaan kata.
GloVe adalah teknik penyematan kata populer lainnya. Ini dikembangkan oleh peneliti Stanford pada tahun 2014, dan menggunakan pendekatan faktorisasi matriks global untuk memetakan kata dan frasa ke vektor angka. GloVe didasarkan pada model kejadian bersama statistik yang mempelajari hubungan kata dari kumpulan besar teks dalam berbagai bahasa dan topik.
FastText adalah jenis teknologi penyematan kata lain yang dikembangkan oleh divisi penelitian AI Facebook pada tahun 2016. Teknologi ini sangat cocok untuk memodelkan frasa pendek dan memahami keterkaitannya dengan kata, frasa, dan topik lain. FastText menggunakan jaringan saraf dangkal untuk mengelompokkan kata-kata serupa agar lebih mewakili konteks dan maknanya.
Penyematan kata memainkan peran penting dalam aplikasi NLP dan sering digunakan dalam algoritma pembelajaran mesin. Teknologi ini memungkinkan mesin memahami konteks penggunaan kata, sehingga menghasilkan akurasi yang lebih baik dan waktu pemrosesan yang lebih cepat untuk tugas-tugas bahasa alami.
