Algoritma Penghitungan Bobot Kata Berdasarkan Frekuensi Kemunculannya

Algoritma Penghitungan Bobot Kata Berdasarkan Frekuensi Kemunculannya

Terdapat algoritma yang dapat menghitung bobot kata berdasarkan frekuensi kemunculannya, yang dikenal sebagai Term Frequency (TF). Ini adalah komponen kunci dalam Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan dapat digunakan sebagai bagian dari ekstraksi fitur saat bekerja dengan jaringan saraf seperti Jaringan Saraf Buatan (ANN).

Metode paling umum untuk menghitung bobot kata adalah menggunakan algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Algoritma ini mempertimbangkan:

1. Term Frequency (TF): Ini mengukur seberapa sering sebuah istilah (kata) muncul dalam sebuah dokumen. Bentuk TF yang paling sederhana adalah menghitung jumlah kali sebuah kata muncul dalam dokumen. Opsi lain adalah menormalkannya dengan jumlah total kata dalam dokumen.Contoh Term Frequency:
   TF(kata, dokumen) = (Jumlah kali kata muncul dalam dokumen) / (Jumlah total kata dalam dokumen)

2. Inverse Document Frequency (IDF): Ini mengukur seberapa penting sebuah istilah di seluruh kumpulan dokumen. Ini dihitung sebagai logaritma rasio jumlah total dokumen dengan jumlah dokumen yang mengandung istilah tersebut.Contoh Inverse Document Frequency:
   IDF(kata) = log(Jumlah total dokumen / Jumlah dokumen yang mengandung kata)

3. TF-IDF: Ini menggabungkan TF dan IDF untuk menghitung skor setiap istilah dalam dokumen. Semakin tinggi skor TF-IDF, semakin penting istilah tersebut dalam dokumen tertentu.Contoh TF-IDF:
   TF-IDF(kata, dokumen) = TF(kata, dokumen) * IDF(kata)


Untuk menggunakan TF-IDF dalam jaringan saraf, Anda dapat menghitung nilai TF-IDF untuk setiap istilah dalam dokumen Anda dan menggunakannya sebagai fitur input untuk jaringan tersebut. Ini memungkinkan ANN untuk lebih fokus pada istilah penting dan kurang pada yang umum atau kurang signifikan.

Alternatif lain adalah teknik embedding kata seperti Word2Vec atau GloVe yang juga dapat dipertimbangkan untuk membuat embedding kata berdasarkan konteksnya, yang mungkin juga bermanfaat untuk jaringan saraf Anda. Metode-metode ini biasanya lebih kuat karena mereka menangkap informasi semantik serta frekuensi, yang mungkin lebih menguntungkan untuk aplikasi tertentu.