Lompat ke isi

Tokenisasi dalam Data Science

Dari Wiki Berbudi
Revisi sejak 27 Juli 2025 03.03 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Tokenisasi adalah proses krusial dalam data science ketika bekerja dengan data berbasis teks. Dengan membagi teks menjadi token, para ilmuwan data dapat melakukan analisis statistik, ekstraksi fitur, dan visualisasi data dengan lebih efektif.

Peran Tokenisasi dalam Data Science

Tokenisasi memudahkan proses eksplorasi data, pembuatan model prediktif, dan preprocessing. Proses ini juga membantu dalam membangun pipeline data yang efisien.

Integrasi dengan Teknik Lain

Tokenisasi sering diintegrasikan dengan teknik lain seperti stopword removal, stemming, dan lemmatisasi untuk meningkatkan kualitas data yang dianalisis.

Studi Kasus Tokenisasi

Contoh aplikasi tokenisasi dalam data science antara lain analisis sentimen media sosial, klasifikasi dokumen, dan pencarian informasi berbasis teks.