Transformer dalam pemrosesan bahasa alami

Transformers in Natural Language Processing (NLP) adalah jenis arsitektur jaringan saraf yang telah merevolusi bidang pembelajaran mesin. Istilah “transformator” pertama kali digunakan dalam pemrosesan bahasa oleh peneliti Google pada tahun 2017, dan sejak itu terjadi lonjakan popularitas dan penerapan dalam pemrosesan bahasa alami. Transformers adalah model pembelajaran mendalam yang didasarkan pada mekanisme perhatian diri yang memungkinkan komputer memahami struktur bahasa alami.

Dalam pemrosesan bahasa tradisional, urutan kata dipertimbangkan, namun perhatian tidak diberikan pada konteks setiap kata. Dengan transformator, alih-alih mencari sekumpulan kata terkait yang tetap, model dapat mempelajari hubungan antar kata dalam konteks yang lebih luas. Dengan memungkinkan mesin memproses kumpulan kata yang jauh lebih besar dalam sebuah kalimat, model dapat memahami semantik yang lebih luas dalam teks.

Model transformator menjadi populer karena memerlukan lebih sedikit data untuk mencapai akurasi yang wajar. Faktanya, model transformator paling canggih mampu menangani tugas-tugas yang jauh lebih kompleks daripada model pemrosesan bahasa tradisional, seperti peringkasan teks dan dialog abstrak.

Model transformator telah memungkinkan cara pengkodean dan penguraian bahasa alami yang lebih efisien dan efektif, yang mengarah pada kemajuan besar di bidang NLP. Kemajuan tersebut dapat dilihat di sejumlah aplikasi, seperti analisis sentimen, tanya jawab, terjemahan mesin, dan pengenalan suara. Penggunaan model transformator di NLP telah memberikan keuntungan besar di bidang ini, dan penerapannya terus berkembang.