Mengenal Word2VEC untuk Generate Tools Voice to Text

Era milenial membawa keuntungan untuk dunia teknologi yang terus mengalami perkembangan di setiap tahunnya.

Ada banyak sekali alat-alat baru yang bisa membantu pekerjaan manusia dengan bantuan teknologi. Adapun salah satu metode dan alat baru yang ramai dibicarakan saat ini adalah Word2VEC.

Pada pembahasan berikut, akan dijelaskan secara lengkap mengenai pengenalan, fungsi, hingga cara Word2VEC untuk generate tools voice to text.

Apa Itu Word2VEC?

Berbicara mengenai generate tools voice to text memang sangat berkaitan erat dengan metode bernama Word2VEC.

Metode Word2VES merupakan embedding word yang berguna untuk media representasi kata menjadi vektor dengan panjang “N”.

Vektor disini tidak hanya merepresentasikan kata, namun juga semantik atau secara makna.

Metode ini dibuat oleh ahli bernama Tomas Mikolov dan kawan-kawan. Karena pemikirannya, metode ini mampu untuk membantu seseorang dalam hal representasi kata dengan mudah.

Contoh Penerapan Word2VEC

Word2VEC untuk generate tools voice of text memang mudah untuk dipahami dan dilakukan.

Secara singkat, Word2VEC memang dibuat dengan tujuan untuk representasi kata-kata ke dalam vektor yang rapat dan mempunyai dimensi rendah.

Adapun contoh penerapannya adalah apabila Qord2VED di train dengan menggunakan korpus yang lengkap, maka hal ini akan menjadi berdekatan.

Seperti kata “Indonesia” yang berdekatan dengan “Jakarta”, “Perancis” dengan “Paris”.

Jika dianalisa, kata-kata tersebut mempunyai hubungan yang sama, yaitu negara dan ibukotanya.

Selain itu, metode ini juga bisa merepresentasikan sesuatu yang kontinyu seperti LSA (Latent Semantic Analysis) dengan LDA (Latent Dirichlet Allocation).

Cara Kerja Word2VEC

Setelah mengetahui definisi dan contoh penerapan dari word2VEC, ketahui juga bagaimana cara kerja metode tersebut.

Metode Word2VEC menggunakan neural network yang bertujuan untuk mendapatkan vektor.

Adapun di dalam Word2VEC terdiri dari 3 layer antara lain input, projection, dan output.

Jenis Arsitektur Neural Network Word2VEC

Pada poin diatas dijelaskan jika Word2VEC untuk generate tools voice to text menggunakan neural network. Berikut adalah 2 jenis arsitektur neural network pada Word2VEC

  1. Skip Gram

Jenis arsitektur neural network Word2VEC yang pertama adalah Skip Gram.

Tujuan dari Skip Gram yaitu untuk memprediksi output atau konteks yang ada di sekitar input (current word).

Hal ini tentu mempengaruhi jalan proses untuk generate tools pada Word2VEC. Data input Word2VEC berbentuk n-hot encoded vector.

Pada tahap training berjalan, kata inputan akan bernilai 1 dan kata lainnya bernilai 0.

Target kata berjumlah 1, dan target output akan berupa one-hot encoded vector.

  1. Continuous Bag of Word

Jenis arsitektur kedua yaitu Continuous Bag of Word atau biasa dikenal dengan CBOW.

Arsitektur Word2VEC jenis ini merupakan lawan atau kebalikan dari Skip Gram.

Tujuan dibuatnya jenis ini yaitu untuk memprediksi kata output ketika diberikan konteks pada sekitar kata input.

Untuk prosesnya tidak berbeda dengan arsitektur Skip Gram.

Hal yang menjadi perbedaan adalah data input yang berupa n-hot encoded vektor dan output one hot encoded vector.

Setelah dilakukan proses training dengan capaian error minimum, pengguna bisa mengambil vektor representasi kata dengan mengalikan one hot encoded vektor pada masing-masing kata.

Itulah penjelasan lengkap mengenai Word2VEC untuk generate tools voice to text. Sebenarnya banyak sekali jenis alat tools voice to text yang ada. Namun, jika Anda ingin menggunakan Word2VEC, maka kenali terlebih dahulu jenis dan cara metode ini bekerja. Dengan begitu, Anda tidak akan merasa kebingungan dan mendapatkan hasil yang maksimal.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Chat WhatsApp
1
Online 24 Jam
Kami sedang online
Butuh bantuan untuk pengetikan, edit, atau pembuatan berbagai jenis dokumen besok langsung jadi? Chat admin sekarang di WhatsApp!