Langkah 1: Pahami Dasarnya Dulu
NER adalah proses mengenali kata atau frasa penting dalam teks seperti nama orang, organisasi, lokasi, tanggal, dan lain-lain
NER berguna untuk chatbot, analisis berita, bisnis, medis, dan legal
Tips santai: Cukup baca artikel singkat atau tonton video 10-15 menit
Baca juga:Berikut beberapa contoh soal Tes Prakerja yang biasanya men
Langkah 2: Mainkan dengan Data Siap Pakai
Gunakan dataset NER populer untuk latihan
CoNLL 2003 untuk bahasa Inggris
IdNLP NER Dataset untuk bahasa Indonesia
Tips santai: Gunakan library Python seperti SpaCy
!pip install spacy
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii.")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
Langkah 3: Gunakan Library yang Memudahkan
Tidak perlu coding model dari nol
SpaCy mudah dipakai dan siap pakai
Hugging Face Transformers untuk model canggih seperti BERT atau IndoBERT
Stanza atau Flair punya model pre trained, tinggal panggil
Tips santai: Mulai dari model pre trained, baru latih ulang kalau perlu
Langkah 4: Lakukan Fine Tuning Ringan
Jika model bawaan kurang cocok:
Kumpulkan 200-500 contoh teks
Tandai entity yang dibutuhkan
Latih ulang model dengan SpaCy atau Hugging Face
Tips santai: Mulai dari dataset kecil dulu, tidak perlu ribet
Langkah 5: Praktik Langsung di Proyek Mini
Belajar terbaik dengan langsung praktek
Buat ekstraktor nama orang di chat grup
Analisis berita untuk lokasi dan organisasi
Cek CV otomatis untuk nama dan tanggal
Tips santai: Gunakan Jupyter Notebook dan main-main dulu
Langkah 6: Upgrade Skill Bertahap
Pelajari entity types custom seperti merek, obat, atau produk
Pelajari evaluasi model NER: precision, recall, F1-score
Eksperimen dengan model besar seperti BERT, mBERT, atau XLM-RoBERTa
Tips santai: Pelan-pelan, satu skill baru tiap minggu
Penulis:loveytha
Post Comment