Lewati ke konten
Datamewby Intura
Mulai gratis
Natural Language Processing (NLP)

Ekstraksi Informasi

Named entity recognition, ekstraksi relasi, dan mengubah dokumen bebas menjadi data terstruktur.

Tingkat
Menengah
Pelajaran
3
Total waktu
48 min
Simulasi
3
Termasuk di Natural Language Processing (NLP) · $9
Tools yang dipakai
  • Python
  • PyTorch
Keterampilan
  • NER
  • Ekstraksi terstruktur

Yang akan Anda bisa

  • Mengekstrak entitas dari teks dengan model dan LLM
  • Mengevaluasi kualitas ekstraksi

Sebelum mulai

Hanya saran, tidak pernah mengunci — Anda bisa mulai di sini.

  • text-classification
Modul yang membantu lebih dulu

Silabus

3 pelajaran · 48 min

Judul dan ringkasan setiap pelajaran terbuka untuk umum. Isi pelajarannya terbuka setelah Anda memiliki jalurnya.

Semua pelajaran di Natural Language Processing (NLP)

  1. Named Entity Recognition

    16 min

    Klasifikasi memberi satu label per dokumen. Ekstraksi butuh label per token: siapa, organisasi apa, di mana, kapan — dan skema BIO adalah cara menuliskannya supaya mesin bisa belajar.

    Termasuk dalam jalurnya Simulasi

  2. Ekstraksi Terstruktur dengan LLM

    18 min

    Dari faktur dan kontrak ke record JSON yang siap masuk database: skema yang menjaga tipe, kode yang menjaga kebenaran, dan loop yang memutuskan kapan manusia harus melihat.

    Termasuk dalam jalurnya Simulasi

  3. Mengevaluasi Ekstraksi

    14 min

    "Akurasi 95%" tidak mengatakan apa-apa tentang sistem ekstraksi. Yang penting: per entitas atau per token, per kolom atau rata-rata, dan kesalahan mana yang membuat uang hilang.

    Termasuk dalam jalurnya Simulasi
Akses seumur hidup
$9
Beli jalurnya
Lainnya di Natural Language Processing (NLP)
Modul · Pemula

Representasi Teks

Dari one-hot ke word embedding ke embedding kontekstual — bagaimana mesin mewakili makna kata.

  • 3 pelajaran
  • 50 min
  • 4 simulasi
Termasuk di Natural Language Processing (NLP)· $9
Modul · Menengah

Klasifikasi Teks

Analisis sentimen, deteksi topik, dan routing tiket — dari TF-IDF + regresi logistik sampai fine-tuning transformer.

  • 4 pelajaran
  • 1j 8m
  • 3 simulasi
Termasuk di Natural Language Processing (NLP)· $9
Modul · Menengah

Transformer untuk NLP

Encoder, decoder, BERT dan GPT — arsitektur yang mengubah NLP, dan cara memakai model pralatih.

  • 3 pelajaran
  • 48 min
  • 2 simulasi
Termasuk di Natural Language Processing (NLP)· $9
Modul · Menengah

Semantic Search dan Embedding Kalimat

Embedding kalimat, database vektor, dan mengevaluasi retrieval — fondasi pencarian modern dan RAG.

  • 3 pelajaran
  • 46 min
  • 3 simulasi
Termasuk di Natural Language Processing (NLP)· $9