Buku "Teknologi Pengolahan Bahasa Alami: Konsep dan Algoritma" ini memberikan gambaran komprehensif tentang bidang Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP), dimulai dengan dasar-dasar konseptual hingga algoritma-algoritma mutakhir. Pembahasan diawali dengan menjelaskan konsep dasar NLP, termasuk tahapan-tahapan penting seperti Lexical Analysis, Syntactic Analysis, Semantic Analysis, Discourse Integration, dan Pragmatic Analysis. Selanjutnya, buku ini mengklasifikasikan berbagai algoritma NLP ke dalam beberapa taksonomi utama: Pendekatan Statistik, Pendekatan Semantic, Pendekatan Machine Learning, Pendekatan Deep Learning, dan Pendekatan Rule-based. Secara lebih rinci, setiap pendekatan dibedah satu per satu. Pada Pendekatan Statistik, dibahas model-model seperti N-Gram Language Model, Neural Language Model, Conditional Random Fields, Hidden Markov Model, dan Maximum Entropy Model. Bagian Pendekatan Semantic mencakup Distributional Semantics, Latent Semantic Analysis, Latent Dirichlet Allocation, Semantic Role Labeling, dan ConceptNet. Untuk Pendekatan Machine Learning, buku ini menjelaskan Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, dan Artificial Neural Networks. Pendekatan Deep Learning yang sedang berkembang pesat diulas melalui Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Transformers, Autoencoders, dan Deep Belief Networks. Sementara itu, Pendekatan Rule-based membahas Regular Expressions, Context-free Grammars, Dependency Grammars, Knowledge Representation and Reasoning, serta Inference Engine. Selain itu, buku ini juga secara spesifik membahas WordNet, sebuah basis data leksikal penting, termasuk struktur data dan taksonominya. Konsep kemiripan semantik dan sintaktik juga dijelaskan dengan detail, menampilkan berbagai algoritma seperti Wu-Palmer, Jiang-Conrath, Leacock-Chodorow, Lin, Resnik, Path, Lesk, Hirst and St-Onge, FastText, GloVe, dan Bidirectional Encoder Representations from Transformers untuk kemiripan semantik, serta Levenshtein distance, Jaccard similarity, dan Cosine similarity untuk kemiripan sintaktik. Pembahasan mengenai teknik clustering untuk NLP juga disajikan, meliputi K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, DBSCAN, Spectral Clustering, Non-negative Matrix Factorization (NMF), Fuzzy C-Means Clustering, dan Agglomerative Hierarchical Clustering. Terakhir, buku ini mengaplikasikan konsep-konsep tersebut dalam konteks praktis dengan panduan "Membangun Arsitektur Bisnis Berbasis Pengolahan Bahasa Alami," yang mencakup tahapan mulai dari Pengumpulan Informasi, Pra-pemrosesan Data, Identifikasi Entitas, Pembuatan Job Hierarchy, Pembuatan Diagram Struktur Organisasi, Validasi dan Evaluasi, hingga Pemantauan dan Pembaruan.
Yaqin et al. (Fri,) studied this question.