Named Entity Recognition (NER) adalah sub-tugas ekstraksi informasi dalam Natural Language Processing (NLP) yang mengklasifikasikan entitas bernama ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya, seperti nama orang, organisasi, lokasi, kode medis, ekspresi waktu, jumlah, nilai uang, dan banyak lagi. Dalam ranah NLP, memahami entitas ini sangat penting untuk banyak aplikasi, karena sering kali entitas ini mengandung informasi paling penting dalam sebuah teks.
 

Apa Yang Dimaksud Dengan Named Entity Recognition (NER)?

Named Entity Recognition (NER) adalah metode pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing / NLP) yang mengekstrak informasi dari teks. NER melibatkan pendeteksian dan pengkategorian informasi penting dalam teks yang dikenal sebagai entitas bernama. Entitas bernama mengacu pada subjek utama dari sebuah teks, seperti nama, lokasi, perusahaan, acara dan produk, serta tema, topik, waktu, nilai moneter, dan persentase.

NER juga disebut sebagai ekstraksi entitas, pemotongan dan identifikasi. NER digunakan di berbagai bidang dalam kecerdasan buatan (AI), termasuk pembelajaran mesin (ML), pembelajaran mendalam dan jaringan saraf. NER adalah komponen kunci dari sistem NLP, seperti chatbot, alat analisis sentimen, dan mesin pencari. NER digunakan dalam bidang kesehatan, keuangan, sumber daya manusia (SDM), dukungan pelanggan, pendidikan tinggi, dan analisis media sosial.
 

Apa Tujuan Dari NER?

NER mengidentifikasi, mengkategorikan, dan mengekstrak informasi terpenting dari teks yang tidak terstruktur tanpa memerlukan analisis manusia yang memakan waktu. NER sangat berguna untuk mengekstrak informasi penting dengan cepat dari data dalam jumlah besar karena NER mengotomatiskan proses ekstraksi.

NER memberikan wawasan penting bagi organisasi tentang pelanggan, produk, persaingan, dan tren pasar mereka. Sebagai contoh, perusahaan menggunakannya untuk mendeteksi ketika mereka disebutkan dalam publikasi. Penyedia layanan kesehatan menggunakannya untuk mengekstrak informasi medis utama dari catatan pasien.

Ketika model NER meningkatkan kemampuan mereka untuk mengidentifikasi informasi penting dengan benar, mereka membantu meningkatkan sistem AI secara umum. Sistem ini meningkatkan kemampuan pemahaman bahasa AI di berbagai bidang seperti sistem peringkasan dan penerjemahan serta kemampuan sistem AI untuk menganalisis teks.
 

Apa Saja Konsep Utama Dari NER?

Named entities bukanlah satu-satunya konsep yang perlu dipahami dalam dunia NER. Beberapa istilah lain harus dijelaskan untuk memahami topik ini dengan lebih baik.

• POS (part-of-speech) tagging : proses ini memberikan label pada kata-kata dalam teks yang sesuai dengan bagian ucapan tertentu, seperti kata sifat, kata kerja, atau kata benda.
• Corpus : Corpus adalah kumpulan teks yang digunakan untuk analisis linguistik dan pelatihan model NER. Corpus dapat berupa kumpulan artikel berita, jurnal akademis, atau bahkan unggahan media sosial.
• Chunking : Ini adalah teknik NLP yang mengelompokkan kata atau frasa individu ke dalam “potongan” berdasarkan peran sintaksisnya, menciptakan kelompok yang bermakna seperti frasa kata benda atau frasa kata kerja.
• Word embeddings : Ini adalah representasi vektor padat dari kata-kata, yang menangkap makna semantiknya. Word embeddings menerjemahkan kata atau frasa menjadi vektor numerik dengan ukuran tetap, sehingga lebih mudah diproses oleh model pembelajaran mesin. Alat-alat seperti Word2Vec dan GloVe sangat populer untuk menghasilkan sematan tersebut, dan mereka membantu dalam memahami konteks dan hubungan antara kata-kata dalam sebuah teks.

 

Bagaimana Cara Kerja NER?

Cara kerja NER dapat dibagi menjadi beberapa langkah :

• Pengumpulan data : Langkah pertama dari NER adalah mengumpulkan dataset teks beranotasi. Dataset harus berisi contoh-contoh teks di mana entitas bernama diberi label atau ditandai, yang menunjukkan jenisnya. Anotasi dapat dilakukan secara manual atau menggunakan metode otomatis.
• Pemrosesan awal data : Setelah kumpulan data dikumpulkan, teks harus dibersihkan dan diformat. Pengembang mungkin perlu menghapus karakter yang tidak perlu, menormalkan teks dan/atau membagi teks menjadi kalimat atau token.
• Ekstraksi fitur : Selama tahap ini, fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari teks yang telah diproses sebelumnya. Fitur-fitur ini dapat mencakup penandaan bagian dari ucapan (POS tagging), penyematan kata, dan informasi kontekstual, di antaranya. Pilihan fitur akan tergantung pada model NER tertentu yang digunakan organisasi.
• Pelatihan model : Langkah selanjutnya adalah melatih model machine learning atau deep learning menggunakan dataset beranotasi dan fitur-fitur yang telah diekstrak. Model ini belajar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antara kata-kata dalam teks, serta label entitas bernama yang sesuai.
• Evaluasi model : Setelah melatih model NER, model tersebut harus dievaluasi untuk menilai kinerjanya. Pengembang dapat mengukur metrik seperti presisi, recall, dan skor F1, yang mengindikasikan seberapa baik model mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas bernama dengan benar.
• Penyempurnaan model : Berdasarkan hasil evaluasi, Pengembang akan menyempurnakan model untuk meningkatkan kinerjanya. Hal ini dapat mencakup penyesuaian hiperparameter, memodifikasi data pelatihan dan/atau menggunakan teknik yang lebih canggih (misalnya, ensembling atau adaptasi domain).
• Inferensi : Pada tahap ini dapat mulai menggunakan model untuk menyimpulkan teks baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Model akan mengambil teks input, menerapkan langkah-langkah preprocessing, mengekstrak fitur-fitur yang relevan, dan pada akhirnya memprediksi label entitas yang dinamai untuk setiap token atau rentang teks.
• Pasca-pemrosesan : Keluaran dari model NER mungkin perlu menjalani langkah-langkah pasca-pemrosesan untuk menyempurnakan hasil dan/atau menambahkan informasi kontekstual. Pengembang mungkin perlu menyelesaikan tugas-tugas seperti penautan entitas, di mana entitas bernama ditautkan ke basis pengetahuan atau basis data untuk pengayaan lebih lanjut.

 

Apa Saja metodologi NER?

Sejak awal NER, telah ada beberapa kemajuan metodologis yang signifikan, terutama yang mengandalkan teknik berbasis pembelajaran mendalam. Iterasi yang lebih baru meliputi :

• Recurrent neural networks (RNN) dan long short-term memory (LSTM) : RNN adalah jenis jaringan saraf (neural) yang dirancang untuk masalah prediksi urutan. LSTM, jenis khusus dari RNN, dapat belajar mengenali pola dari waktu ke waktu dan mempertahankan informasi dalam “memori” dalam urutan yang panjang, sehingga sangat berguna untuk memahami konteks dan mengidentifikasi entitas.
• Conditional random fields (CRF) : CRF sering digunakan dalam kombinasi dengan LSTM untuk tugas-tugas NER. CRF dapat memodelkan probabilitas bersyarat dari seluruh urutan label, bukan hanya label individu, sehingga berguna untuk tugas-tugas di mana label sebuah kata bergantung pada label kata-kata di sekitarnya.
• Transformers dan BERT : Jaringan transformers, khususnya model BERT (Bidirectional Encoder Representations dari Transformers), memiliki dampak yang signifikan terhadap NER. Dengan menggunakan mekanisme perhatian mandiri yang menimbang pentingnya kata-kata yang berbeda, BERT memperhitungkan konteks penuh dari sebuah kata dengan melihat kata-kata yang muncul sebelum dan sesudahnya.

 

Apa Saja Jenis NER?

Jenis sistem NER yang paling banyak digunakan adalah sebagai berikut :

• Sistem berbasis ML yang diawasi (Supervised ML based systems) : menggunakan model ML (Machine Learning / pembelajaran mesin) yang dilatih pada teks yang telah diberi label sebelumnya oleh manusia dengan kategori entitas bernama. Pendekatan pembelajaran mesin yang diawasi menggunakan algoritme seperti medan acak bersyarat dan entropi maksimum, dua model bahasa statistik yang kompleks. Metode ini efektif untuk mengurai makna semantik dan kompleksitas lainnya, meskipun membutuhkan data pelatihan dalam jumlah besar.
• Sistem berbasis aturan (Rule based systems) : menggunakan aturan untuk mengekstrak informasi. Aturan dapat mencakup huruf besar atau judul, seperti “Dr.” Metode ini membutuhkan banyak campur tangan manusia untuk memasukkan, memantau, dan mengubah aturan, dan mungkin melewatkan variasi tekstual yang tidak disertakan dalam anotasi pelatihannya. Diperkirakan bahwa sistem berbasis aturan tidak dapat menangani kompleksitas sebaik model pembelajaran mesin.
• Sistem berbasis kamus (Dictionary based systems) : menggunakan kamus dengan kosakata yang luas dan koleksi sinonim untuk memeriksa ulang dan mengidentifikasi entitas bernama. Metode ini mungkin mengalami kesulitan dalam mengklasifikasikan entitas bernama dengan variasi ejaan.
• Sistem pembelajaran mendalam (Deep learning systems) : adalah yang paling akurat di antara metode lainnya. Penggunaan jaringan saraf (neural), seperti jaringan saraf berulang dan arsitektur transformator, untuk memeriksa sintaks dan semantik struktur kalimat. Pendekatan ini dianggap sebagai peningkatan dari pembelajaran mesin tradisional karena dapat menangani kumpulan data teks yang besar dengan lebih baik dan secara otomatis mempelajari fitur dan atribut dari data masukan.

 

Apa saja metode NER?

Ada beberapa metode yang tersedia untuk mengimplementasikan NER. Masing-masing merupakan jenis alat yang dilatih untuk melakukan tugas NER tertentu. Metode-metode tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :

• Sistem pembelajaran mesin tanpa pengawasan (Unsupervised machine learning systems) : Model-model ini menggunakan sistem ML yang belum terlatih pada data teks beranotasi. Model pembelajaran tanpa pengawasan dianggap mampu memproses tugas-tugas NER yang lebih kompleks daripada sistem yang diawasi.
• Sistem bootstrapping : Juga dikenal sebagai self-supervised (pengawasan mandiri), sistem ini mengkategorikan entitas bernama berdasarkan karakteristik tata bahasa, seperti huruf besar, tag bagian dari ucapan, dan kategori yang sudah terlatih dan telah ditentukan sebelumnya. Seseorang kemudian menyempurnakan sistem bootstrap, melabeli prediksinya sebagai benar atau salah, dan menambahkan prediksi yang benar ke set pelatihan baru.
• Sistem jaringan saraf (Neural network systems) : Ini membangun model NER menggunakan jaringan saraf; model pembelajaran arsitektur dua arah, seperti Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT); dan teknik penyandian. Pendekatan ini meminimalkan interaksi manusia.
• Sistem statistik (Statistical systems) : Beralih dari aturan manual, metode statistik menggunakan model seperti Hidden Markov Models (HMM) atau Conditional Random Fields (CRF). Metode-metode ini memprediksi entitas yang diberi nama berdasarkan kemungkinan yang berasal dari data pelatihan. Metode-metode ini cocok untuk tugas-tugas dengan set data berlabel yang cukup banyak. Kekuatannya terletak pada generalisasi di seluruh teks yang beragam, tetapi mereka hanya sebagus data pelatihan yang diberikan.
• Sistem pelabelan peran semantik (Semantic role labeling systems) : Sistem ini melakukan praproses model NER dengan teknik pembelajaran semantik untuk mengajarkan konteks dan hubungan antar kategori.
• Sistem hybrid : Tidak ada satu ukuran yang cocok untuk semua dalam NER, yang mengarah pada munculnya metode hybrid. Teknik-teknik ini menggabungkan pendekatan berbasis aturan, statistik, dan pembelajaran mesin, yang bertujuan untuk mendapatkan yang terbaik dari semua dunia. Teknik-teknik ini sangat berharga ketika mengekstraksi entitas dari berbagai sumber, menawarkan fleksibilitas dari berbagai metode. Namun, sifatnya yang saling terkait dapat membuatnya rumit untuk diimplementasikan dan dipelihara.

 

Siapa yang menggunakan NER?

Berbagai industri dan aplikasi menggunakan NER dengan cara yang berbeda. Setiap kasus penggunaan menyederhanakan pencarian dan mengekstrak informasi penting dari volume data yang besar sehingga orang dapat menggunakan waktu untuk tugas-tugas yang lebih berharga. Contohnya adalah sebagai berikut :

• Chatbots : AI generatif OpenAI, ChatGPT, Bard dari Google, dan chatbots lainnya menggunakan model NER untuk mengidentifikasi entitas yang relevan yang disebutkan dalam pertanyaan dan percakapan pengguna. Hal ini membantu mereka memahami konteks pertanyaan pengguna dan meningkatkan respons chatbot.
• Dukungan pelanggan (Customer support) : NER mengatur umpan balik dan keluhan pelanggan berdasarkan nama produk dan mengidentifikasi keluhan umum atau tren tentang produk atau lokasi cabang tertentu. Hal ini membantu tim dukungan pelanggan mempersiapkan pertanyaan yang masuk, merespons lebih cepat, dan membuat sistem otomatis yang mengarahkan pelanggan ke meja dukungan dan bagian halaman FAQ yang relevan.
• Keuangan (Finance) : NER mengekstrak angka-angka dari pasar swasta, laporan pinjaman dan pendapatan, meningkatkan kecepatan dan akurasi dalam menganalisis profitabilitas dan risiko kredit. NER juga mengekstrak nama dan perusahaan yang disebutkan di media sosial dan postingan online lainnya, membantu lembaga keuangan memantau tren dan perkembangan yang dapat mempengaruhi harga saham.
• Kesehatan (Healthcare) : Alat NER mengekstrak informasi penting dari laporan laboratorium dan catatan kesehatan elektronik pasien, membantu penyedia layanan kesehatan mengurangi beban kerja, menganalisis data dengan lebih cepat dan lebih akurat, dan meningkatkan perawatan.
• Pendidikan tinggi : NER memungkinkan mahasiswa, peneliti, dan profesor dengan cepat meringkas berjilid-jilid makalah dan materi arsip, serta menemukan subjek, topik, dan tema yang relevan.
• Sumber daya manusia : Sistem ini menyederhanakan perekrutan dan perekrutan dengan meringkas resume pelamar dan mengekstrak informasi, seperti kualifikasi, pendidikan, dan referensi. NER juga menyaring keluhan dan pertanyaan karyawan ke departemen terkait, membantu mengatur alur kerja internal.
• Media : Penyedia berita menggunakan NER untuk menganalisis banyak artikel dan postingan media sosial yang perlu mereka baca dan mengkategorikan konten ke dalam informasi dan tren yang penting. Hal ini membantu mereka dengan cepat memahami dan melaporkan berita dan peristiwa terkini.
• Mesin rekomendasi : Banyak perusahaan menggunakan NER untuk meningkatkan relevansi mesin rekomendasi mereka. Misalnya, perusahaan seperti Netflix menggunakan NER untuk menganalisis pencarian dan riwayat menonton pengguna untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.
• Mesin pencari : NER membantu mesin pencari mengidentifikasi dan mengkategorikan subjek yang disebutkan di web dan dalam penelusuran. Hal ini memungkinkan platform pencarian memahami relevansi subjek dengan pencarian pengguna dan memberikan hasil yang akurat kepada pengguna.
• Analisis sentimen : NER adalah komponen kunci dari analisis sentimen. NER mengekstrak nama produk, merek, dan informasi lain yang disebutkan dalam ulasan pelanggan, postingan media sosial, dan teks tidak terstruktur lainnya. Alat analisis sentimen kemudian menganalisis informasi tersebut untuk menentukan perasaan penulis tentang suatu produk, perusahaan, atau subjek lainnya. NER juga digunakan untuk menganalisis sentimen karyawan dalam tanggapan survei dan keluhan.
• Cybersecurity : Dalam keamanan siber, NER membantu perusahaan mengidentifikasi potensi ancaman dan anomali dalam log jaringan dan data terkait keamanan lainnya. Misalnya, NER dapat mengidentifikasi alamat IP, URL, nama pengguna, dan nama file yang mencurigakan dalam log keamanan jaringan. Dengan demikian, NER dapat memfasilitasi investigasi insiden keamanan yang lebih menyeluruh dan meningkatkan keamanan jaringan secara keseluruhan.

 

Apa Saja Manfaat NER?

NER memberikan berbagai keuntungan ketika digunakan dengan tepat :

• Mengotomatiskan ekstraksi informasi dari data dalam jumlah besar.
• Menganalisis informasi penting dalam teks yang tidak terstruktur.
• Memfasilitasi analisis tren yang muncul.
• Menghilangkan kesalahan manusia dalam analisis.
• Digunakan di hampir semua industri.
• Membebaskan waktu bagi karyawan untuk melakukan tugas-tugas lain.
• Meningkatkan ketepatan tugas dan proses NLP.

 

Apa Saja Tantangan NER?

Menavigasi ranah NER menghadirkan tantangan tersendiri, bahkan ketika teknik ini menjanjikan wawasan terstruktur dari data yang tidak terstruktur. Berikut ini adalah beberapa rintangan utama yang dihadapi dalam bidang ini :

• Ambiguitas : Kata-kata bisa menipu. Sebuah istilah seperti “Amazon” dapat merujuk pada sungai atau perusahaan, tergantung pada konteksnya, membuat pengenalan entitas menjadi upaya yang rumit.
• Ketergantungan konteks : Kata-kata sering kali mendapatkan maknanya dari teks di sekitarnya. Kata “Apple” dalam artikel teknologi mungkin merujuk pada perusahaan, sementara dalam resep, mungkin buahnya. Memahami nuansa seperti itu sangat penting untuk pengenalan entitas yang akurat.
• Variasi bahasa : Keragaman bahasa manusia, dengan bahasa gaul, dialek, dan perbedaan regional, dapat menimbulkan tantangan. Apa yang merupakan bahasa umum di satu wilayah mungkin asing di wilayah lain, sehingga mempersulit proses NER.
• Kelangkaan data : Untuk metode NER berbasis pembelajaran mesin, ketersediaan data berlabel yang komprehensif sangat penting. Namun, mendapatkan data seperti itu, terutama untuk bahasa yang kurang umum atau domain khusus, dapat menjadi tantangan tersendiri.
• Generalisasi model : Meskipun sebuah model mungkin unggul dalam mengenali entitas di satu domain, model tersebut mungkin gagal di domain lain. Memastikan bahwa model NER dapat menggeneralisasi dengan baik di berbagai domain merupakan tantangan yang terus berlanjut.

Untuk mengatasi tantangan ini, dibutuhkan perpaduan keahlian linguistik, algoritma canggih, dan data yang berkualitas. Seiring dengan terus berkembangnya NER, penyempurnaan teknik untuk mengatasi rintangan ini akan menjadi yang terdepan dalam penelitian dan pengembangan.
 

Apa saja praktik terbaik NER?

Perusahaan harus mengikuti serangkaian praktik terbaik saat melatih, menggunakan, dan memelihara sistem NER mereka. Praktik-praktik ini meliputi :

• Menggunakan alat yang benar : Berbagai penyedia menawarkan alat yang disesuaikan dengan tugas-tugas NER. Ini termasuk model bahasa dan perpustakaan seperti BERT, Stanford NER tagger, Natural Language Toolkit (NLTK) dan SpaCy.
• Memberi label dan anotasi data dengan jelas : Penting untuk mendefinisikan dengan jelas tipe entitas dan memiliki skema anotasi yang akan dipatuhi oleh model NER ketika melakukan tugas. Hal ini diperlukan saat menyiapkan data yang digunakan untuk melatih model NER.
• Rekayasa fitur : Untuk menyempurnakan model NER, rekayasa fitur digunakan untuk menyediakan fitur-fitur penting, seperti penandaan bagian dari ucapan dan penyematan kata. Fitur ini juga melakukan tugas-tugas seperti merepresentasikan kata-kata sebagai nilai numerik sehingga sistem komputer dapat memproses dan memahaminya dalam konteks.
• Evaluasi model berkelanjutan : Evaluasi ulang model NER yang berkelanjutan diperlukan setelah implementasi. Misalnya, menganalisis kinerja dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi kesalahan akan menentukan area yang perlu diperbaiki.

 

Bagaimana Cara Menerapkan NER?

Ada banyak sekali alat dan pustaka yang tersedia untuk NER. Namun, sangat penting untuk mengetahui strategi menyeluruh yang dapat memperkuat potensi mereka: pembelajaran transfer dan pembelajaran aktif. Transfer learning melibatkan pengadaptasian model yang telah dilatih sebelumnya, seperti GPT-4 atau RoBERTa, untuk tugas NER tertentu. Menggunakan arsitektur yang telah dilatih sebelumnya dapat menghemat upaya komputasi dan sering kali menghasilkan kinerja yang lebih baik. Pembelajaran aktif, pada gilirannya, secara berulang-ulang melatih ulang model pada contoh-contoh yang menantang, meningkatkan efisiensi dan kecepatan konvergensinya.

Beberapa contoh alat dan pustaka untuk membangun model NER :

• spaCy : adalah pustaka sumber terbuka gratis di Python untuk tugas-tugas NLP. Ia menawarkan fitur-fitur seperti NER, penandaan Part-of-Speech (POS), penguraian ketergantungan, dan vektor kata. EntityRecognizer di spaCy adalah komponen berbasis transisi yang dirancang untuk pengenalan entitas bernama, dengan fokus pada penyebutan entitas yang jelas dan berbeda. Namun, desainnya mungkin tidak optimal untuk tugas-tugas di mana definisi entitas tidak jelas atau ketika informasi kunci berada di tengah-tengah entitas.
• NLTK (Natural Language Toolkit) : adalah sebuah platform untuk membuat program Python agar dapat bekerja dengan data bahasa manusia. Meskipun terutama dikenal karena kemampuannya dalam analisis data linguistik, platform ini juga dapat digunakan untuk NER.
• Stanford NLP : menawarkan berbagai alat untuk pemrosesan bahasa alami. Salah satu fiturnya yang menonjol adalah RegexNER, antarmuka berbasis aturan yang dirancang khusus untuk NER menggunakan ekspresi reguler. Meskipun inti dari Stanford NLP ditulis dalam bahasa Java, ia menyediakan pembungkus Python, yang memungkinkan para pengembang Python untuk memanfaatkan kemampuannya.
• NeuroNER : adalah sebuah program yang dirancang khusus untuk pengenalan entitas bernama berbasis jaringan syaraf tiruan. NeuroNER memungkinkan pengguna untuk membuat atau memodifikasi anotasi untuk korpus baru atau yang sudah ada, memastikan hasil pengenalan entitas yang disesuaikan dan tepat.
• DeepPavlov : adalah pustaka sumber terbuka untuk AI percakapan berdasarkan pustaka ML seperti TensorFlow dan Keras, yang menawarkan koleksi model NER yang telah dilatih sebelumnya yang cocok untuk penggemar pembelajaran mendalam.
• BRAT (Brat Rapid Annotation Tool) : adalah solusi perangkat lunak berbasis web yang memungkinkan pengguna untuk membuat anotasi teks, menandai entitas dan hubungannya yang rumit.

Pertimbangan lain bagi pengembang adalah menggunakan antarmuka program aplikasi (Application Program Interfaces / API). API menyediakan cara yang mudah untuk memanfaatkan kemampuan NER yang kuat tanpa harus mempelajari pelatihan model atau kerumitan backend. Beberapa contoh API yang tersedia untuk NER :

• Google Cloud NLP : adalah penawaran cloud Google untuk tugas pemrosesan bahasa alami (NLP), yang mencakup sistem pengenalan entitas bernama yang kuat yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas di dalam teks.
• AWS Comprehend : adalah layanan pemrosesan bahasa alami (NLP) Amazon, memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menggali teks, mendeteksi entitas, dan banyak lagi. Menurut sumber resmi, Amazon Comprehend memanfaatkan NLP untuk mengekstrak wawasan penting tentang konten dokumen. Ini menunjukkan entitas, frasa kunci, bahasa, sentimen, dan elemen dokumen umum lainnya.
• IBM Watson NLU : adalah komponen dari rangkaian IBM AI yang ekstensif dengan fungsi pengenalan entitas. Menjelajahi data teks yang tidak terstruktur, Watson Natural Language Understanding menggunakan pembelajaran mendalam untuk menguraikan makna yang mendasari dan mengekstrak metadata. Melalui analitik teksnya, Watson Natural Language Understanding dapat menarik kategori, klasifikasi, entitas, kata kunci, sentimen, emosi, relasi, dan sintaksis, yang memungkinkan pengguna untuk memahami dan menganalisis data mereka secara mendalam.
• OpenAI GPT-4 API : menawarkan akses kepada pengembang ke salah satu model bahasa yang paling canggih. Meskipun kekuatan utamanya adalah menghasilkan teks yang mirip manusia, API ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan entitas bernama dengan mengajukan pertanyaan secara terstruktur. Hal ini sangat berguna ketika kebutuhan tidak hanya untuk mengidentifikasi entitas, tetapi juga untuk memahami konteks, mendapatkan wawasan, atau menjawab pertanyaan yang terkait dengan teks. Keserbagunaan model GPT-4 membuatnya menjadi kandidat yang kuat untuk berbagai tugas NLP, termasuk NER.

Seperti yang dapat dilihat, ada beberapa opsi berbeda untuk membuat NER bekerja. Saat memutuskan antara membangun model NER khusus atau menggunakan API, pertimbangkan kebutuhan spesifik dan sensitivitas data. Model khusus menawarkan fleksibilitas untuk tugas-tugas khusus dan memastikan privasi data, tetapi membutuhkan lebih banyak sumber daya. Sebaliknya, API cepat dan hemat biaya untuk tugas-tugas umum tetapi mungkin tidak memenuhi persyaratan khusus. Pilihlah model khusus untuk tugas-tugas khusus dan keamanan data maksimal atau pilih API untuk aplikasi yang luas dengan mempertimbangkan biaya dan kecepatan.