Connect with us

Gorontalo Utara

The 5 Steps in Natural Language Processing NLP

Published

on

Natural language processing Wikipedia

natural language processing algorithms

The idea is to group nouns with words that are in relation to them. Below is a parse tree for the sentence “The thief robbed the apartment.” Included is a description of the three different information types conveyed by the sentence. IBM has launched a new open-source toolkit, PrimeQA, to spur progress in multilingual question-answering natural language processing algorithms systems to make it easier for anyone to quickly find information on the web. Intermediate tasks (e.g., part-of-speech tagging and dependency parsing) have not been needed anymore. Although rule-based systems for manipulating symbols were still in use in 2020, they have become mostly obsolete with the advance of LLMs in 2023.

natural language processing algorithms

Assuming a 0-indexing system, we assigned our first index, 0, to the first word we had not seen. Our hash function mapped “this” to the 0-indexed column, “is” to the 1-indexed column and “the” to the 3-indexed columns. A vocabulary-based hash function has certain advantages and disadvantages. Until recently, the conventional wisdom was that while AI was better than humans at data-driven decision making tasks, it was still inferior to humans for cognitive and creative ones. But in the past two years language-based AI has advanced by leaps and bounds, changing common notions of what this technology can do.

Deep language algorithms predict semantic comprehension from brain activity

It has been suggested that many IE systems can successfully extract terms from documents, acquiring relations between the terms is still a difficulty. PROMETHEE is a system that extracts lexico-syntactic patterns relative to a specific conceptual relation (Morin,1999) [89]. IE systems should work at many levels, from word recognition to discourse analysis at the level of the complete document. An application of the Blank Slate Language Processor (BSLP) (Bondale et al., 1999) [16] approach for the analysis of a real-life natural language corpus that consists of responses to open-ended questionnaires in the field of advertising.

Comprehensive Analysis of NLP. Hello guys, welcome to this technical… by Ansh – Medium

Comprehensive Analysis of NLP. Hello guys, welcome to this technical… by Ansh.

Posted: Tue, 22 Aug 2023 07:00:00 GMT [source]

Srihari [129] explains the different generative models as one with a resemblance that is used to spot an unknown speaker’s language and would bid the deep knowledge of numerous languages to perform the match. Discriminative methods rely on a less knowledge-intensive approach and using distinction between languages. Whereas generative models can become troublesome when many features are used and discriminative models allow use of more features [38]. Few of the examples of discriminative methods are Logistic regression and conditional random fields (CRFs), generative methods are Naive Bayes classifiers and hidden Markov models (HMMs).

Adapting word2vec to named entity recognition

Their work was based on identification of language and POS tagging of mixed script. They tried to detect emotions in mixed script by relating machine learning and human knowledge. They have categorized sentences into 6 groups based on emotions and used TLBO technique to help the users in prioritizing their messages based on the emotions attached with the message. Seal et al. (2020) [120] proposed an efficient emotion detection method by searching emotional words from a pre-defined emotional keyword database and analyzing the emotion words, phrasal verbs, and negation words. Their proposed approach exhibited better performance than recent approaches. RNNs, a class of neural networks designed for sequence learning tasks, find extensive use in NLP.

  • Let’s count the number of occurrences of each word in each document.
  • The enhanced model consists of 65 concepts clustered into 14 constructs.
  • Python is considered the best programming language for NLP because of their numerous libraries, simple syntax, and ability to easily integrate with other programming languages.
  • • Use dense and recurrent neural networks, LSTMs, GRUs, and Siamese networks in TensorFlow and Trax to perform advanced sentiment analysis, text generation, named entity recognition, and to identify duplicate questions.

It supports the NLP tasks like Word Embedding, text summarization and many others. NLP has advanced so much in recent times that AI can write its own movie scripts, create poetry, summarize text and answer questions for you from a piece of text. This article will help you understand the basic and advanced NLP concepts and show you how to implement using the most advanced and popular NLP libraries – spaCy, Gensim, Huggingface and NLTK. At the moment NLP is battling to detect nuances in language meaning, whether due to lack of context, spelling errors or dialectal differences. Lemmatization resolves words to their dictionary form (known as lemma) for which it requires detailed dictionaries in which the algorithm can look into and link words to their corresponding lemmas.

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Gorontalo

Alarm Bahaya! PLTU Anggrek Diduga Buang Limbah Berbahaya ke Udara

Published

on

Aktivis Provinsi Gorontalo, Isjayanto H. Doda.

Gorontalo – Aktivis Provinsi Gorontalo, Isjayanto H. Doda, memberikan peringatan keras kepada Pemerintah Daerah Kabupaten Gorontalo Utara (Gorut) agar segera mengambil langkah tegas terkait masalah Electrostatic Precipitator (ESP) di PLTU Anggrek yang diduga tidak berfungsi secara optimal.

Menurut penjelasan Isjayanto, limbah Fly Ash dan Bottom Ash (FABA) hasil pembakaran batu bara di PLTU tersebut diketahui mengandung zat logam berat yang membahayakan kesehatan manusia jika terpapar dalam jangka panjang.

“Jika sistem ESP PLTU Anggrek saat ini tidak berjalan baik, maka polusi udara dari FABA bisa dengan mudah terhirup oleh masyarakat sekitar. Ini sangat berbahaya jika partikel tersebut masuk ke paru-paru,” tegas Isjayanto dalam pernyataannya.

Ia menyoroti adanya ancaman serius yang mengintai masyarakat apabila kondisi ini dibiarkan berlarut-larut tanpa penanganan. Menghirup FABA, lanjutnya, dapat menimbulkan gangguan pernapasan serta dampak kesehatan jangka panjang bagi warga sekitar.

“Pemerintah daerah harus menunjukkan langkah konkret demi menjaga keselamatan dan kesehatan rakyat,” tegasnya lagi.

Isjayanto juga meminta Pemda Gorut untuk tidak berlindung di balik keterbatasan kewenangan dan justru mengabaikan tugas utama dalam melindungi masyarakat.

“Kalau dari sisi kewenangan dianggap kurang memadai, maka temukanlah solusi lain. Jangan hanya pasrah dan menyerah! Keselamatan masyarakat harus menjadi prioritas utama — Salus Populi Suprema Lex Esto,” bebernya.

Ia bahkan menilai, jika hingga kini belum ada tindakan nyata dari pemerintah daerah, patut diduga ada ketidakberpihakan terhadap keselamatan publik.

“Bupati, OPD, hingga Forkopimda harus segera turun langsung ke lapangan. Jangan menunggu jatuhnya korban. Ancaman polusi udara akibat FABA ini nyata dan dampaknya bisa semakin buruk jika dibiarkan terus-menerus,” tutup Isjayanto.

Continue Reading

Gorontalo Utara

Angka Fantastis! 1000 Triliun Uang Negara Hilang Setiap Tahun dari Transaksi Gelap Ekspor

Published

on

Menguak tabir ekspor Indonesia, terkuak praktik manipulasi transaksi melalui under dan over invoicing yang menyebabkan kerugian negara hingga ribuan triliun rupiah setiap tahun. Dalam podcast Forum Keadilan TV, ekonom sekaligus peneliti Lingkar Studi Perjuangan, Gede Sandra, mengurai bagaimana modus gelap ini terjadi.

Menjelaskan di hadapan host Margi Syarif, Gede Sandra menegaskan dua bentuk utama praktik: “Jadi ini dalam istilah resminya itu namanya misinicing. Misinvoicing iya artinya invoice yang tidak tepatlah kira-kira gitu. Oke. Dan kejadiannya itu ada dua jenis misinicing ini. Yang pertama under invoicing. Oke. Artinya nilainya di bawah dari nilai sebenarnya gitu. Under kan. Dimurah-murahin. Dimurah-murahin. Oke. Yang kedua, over invoicing. Dimahal-mahalin kebalikannya. Oke.”​

Modus under invoicing biasanya dipakai untuk mengurangi beban pajak dan kewajiban lainnya dengan cara melaporkan nilai ekspor lebih kecil dibandingkan nilai sesungguhnya di negara tujuan. Sementara over invoicing lekat dengan upaya memindahkan dana secara ilegal keluar negeri lewat transaksi yang nilainya justru dilebihkan. Praktik ini bukan barang baru, telah berlangsung secara konsisten selama 10 tahun terakhir di pemerintahan Presiden Joko Widodo menurut hasil penelitian LSP dan pendataan Next Indonesia.​

Pendekatan manipulasi ini kerap menyasar komoditas primadona seperti batu bara, minyak sawit, minyak bumi, hingga logam mulia. Data Dirjen Pajak Kemenkeu terbaru mengungkap temuan 25 wajib pajak pada 2025 menggunakan under invoicing pada ekspor limbah sawit (POME), dengan total transaksi Rp 2,08 triliun. Potensi kerugian negara diperkirakan mencapai Rp 140 miliar hanya dari satu komoditas tersebut.​

Lebih jauh, peneliti menyatakan, Dua data ini dibandingkan dan selisihnya inilah yang dianggap ini gelap yang kemudian memunculkan Jadilah angka 1000 triliun. Indikasi klasik under invoicing adalah ketika catatan ekspor Indonesia jauh lebih kecil daripada data impor negara tujuan—hal ini kerap muncul di audit lembaga internasional seperti Global Financial Integrity.​​

Kekurangan koordinasi antarinstansi seperti Bea Cukai, Kementerian Perdagangan, dan Ditjen Pajak menajamkan celah manipulasi, sehingga pengawasan masih lemah dan potensi kebocoran makin besar. Bimo Wijayanto, Dirjen Pajak, menegaskan, “Kami deteksi di tahun 2025 itu ada sekitar 25 wajib pajak pelaku ekspor yang menggunakan modus yang sama. Ini masih dugaan dari 25 pelaku tersebut setidaknya total transaksinya itu sekitar Rp 2,08 triliun. Jadi, potensi kerugian negara kami estimasi dari Rp 2,08 triliun dari sisi pajak itu sekitar Rp 140 miliar,” ujarnya dalam konferensi pers di Jakarta Utara.​

Forum Keadilan TV dan LSP menegaskan urgensi reformasi agar Indonesia tak terus dirugikan melalui praktik manipulasi faktur transaksi lintas negara. Jika tak segera diatasi, kerugian negara bakal semakin menganga, menunda pembenahan ekonomi rakyat.

Continue Reading

Gorontalo Utara

Pakar Siber: “Yang Ditangkap Bukan Bjorka Asli”

Published

on

Penangkapan hacker kontroversial Bjorka oleh Polda Metro Jaya pada Kamis (2/10/2025) terus menuai keraguan warganet. Meski polisi mengumumkan penangkapan WFT (22), akun Instagram yang diklaim milik Bjorka masih aktif membantah dan bahkan membocorkan data Badan Gizi Nasional. Reaksi warganet di X (Twitter) pun langsung membanjiri linimasa.

“Ketika Bjorka up story IG, lalu siapa yang ditangkap???” tanya akun @Opposisi6890, mendapatkan ratusan like dan repost. Tidak sedikit yang menganggap penangkapan ini sekadar pengalihan isu. “@baratieee_ menulis, ‘Soal hengker bjorka yang ketangkap itu, filling gw sih cuman buat pengalihan isu. Yakin gw bukan hengker bjorka asli itu.'” Sementara, @yusabdul menyoroti, “Bjorka yang sesungguhnya adalah orang dalam yang berani bayar ke pemilik server database instansi/perusahaan, termasuk Dukcapil. Gak mungkin bocah umur belasan tahun.”

Pakarnya, Teguh Aprianto, pendiri Ethical Hacker Indonesia, juga angkat suara, “Polisi dengan pedenya bilang kalau mereka nangkap Bjorka terus konpers seakan-akan yang ditangkap itu kasus yang wah banget. Padahal yang ditangkap itu cuma bocah yang selama ini ngaku-ngaku jadi Bjorka dan bocah yang suka repost thread orang lain.”

Penangkapan berawal dari laporan bank swasta tentang pembocoran data 4,9 juta akun nasabah yang diunggah akun X @bjorkanesiaa. “Peran dari tersangka, yang bersangkutan adalah pemilik akun media sosial X dengan nama Bjorka dan @bjorkanesiaa,” jelas AKBP Reonald Simanjuntak, Kasubbid Penmas Bidhumas Polda Metro Jaya.

Menurut AKBP Fian Yunus, penyelidikan terhadap WFT telah berjalan enam bulan. “Pelaku ini bermain di dark web sejak 2020, mengeksplor berbagai forum gelap tempat jual beli data,” ungkapnya.

AKBP Herman Edco menambahkan, “Selain data bank, WFT juga diduga memperoleh data ilegal dari sektor kesehatan dan perusahaan swasta di Indonesia. Data-data itu dijual di media sosial dengan harga mencapai puluhan juta rupiah. Motif pelaku adalah pemerasan, meski belum sempat terjadi. Barang bukti berupa komputer dan ponsel yang digunakan sudah diamankan.”

WFT kini dijerat Pasal 46 jo Pasal 30 dan/atau Pasal 48 jo Pasal 32 dan/atau Pasal 51 ayat (1) jo Pasal 35 UU ITE, dengan ancaman hingga 12 tahun penjara.

Namun, pihak kepolisian sendiri belum memastikan apakah WFT adalah Bjorka asli yang kerap membocorkan data pemerintah sejak 2022. “Everybody can be anybody on the internet,” kata AKBP Fian Yunus.

Kasus ini mengingatkan pada penangkapan serupa sebelumnya yang juga menimbulkan keraguan publik. Sebuah sumber internasional, The Jakarta Post, menulis bahwa identitas Bjorka tetap sulit dipastikan dan bahwa “identitas pelaku yang sebenarnya belum terkonfirmasi karena siapapun bisa mengatasnamakan Bjorka di internet”. banyak yang menyoroti aktivitas Bjorka di dark web sejak 2020 dan ancaman pidana maksimal yang kini dihadapinya.

Continue Reading

Facebook

Terpopuler