Natural Language Processing; Representasi Teks dan Evaluasi

Buku ini membahas dua aspek fundamental dalam pemrosesan bahasa alami (NLP): Representasi Teks (bab 2) dan Evaluasi Model (bab 3). Dimulai dari teknik-teknik mengubah teks menjadi vektor numerik seperti Bag of Words, TF-IDF, GloVe, FastText hingga Word Embedding modern seperti Word2Vec dan BERT. Selanjutnya, dibahas metrik evaluasi umum seperti akurasi, precision, recall, F1-score, Embedding Similarity (cosine) hingga BLEU dan perplexity untuk model generatif. Ditulis dengan pendekatan teoritis ringkas dan praktis, buku ini cocok untuk pembaca yang ingin memahami fondasi NLP secara sistematis dan aplikatif.