Word embedding adalah teknik dalam natural language processing yang digunakan untuk merepresentasikan kata-kata dalam bentuk vektor numerik berdimensi rendah. Representasi ini memungkinkan komputer untuk memahami makna kata secara kontekstual dan relasional.
Teknik Word Embedding
Beberapa teknik populer dalam word embedding antara lain Word2Vec, GloVe, dan FastText. Teknik-teknik ini menggunakan algoritma yang mampu menangkap hubungan semantik antar kata dalam korpus teks yang besar.
Manfaat Word Embedding
Word embedding sangat bermanfaat dalam berbagai aplikasi NLP, seperti analisis sentimen, text classification, dan machine translation. Dengan representasi vektor, proses komputasi menjadi lebih efisien dan akurat.
Tantangan Word Embedding
Tantangan utama dalam word embedding adalah menangani kata-kata baru (out-of-vocabulary) dan memahami konteks kata yang berubah-ubah. Model-model terbaru seperti BERT mencoba mengatasi tantangan ini dengan pendekatan yang lebih kontekstual.