[poe.com] [ar] – S114-Tokenisasi-Segmentasi

Surat 114 dalam Mushaf Utsmani adalah Surat An-Nas. Berikut adalah teks Arabnya:

بِسْمِ اللَّهِ الرَّحْمَـٰنِ الرَّحِيمِ
قُلْ أَعُوذُ بِرَبِّ النَّاسِ
مَلِكِ النَّاسِ
إِلَٰهِ النَّاسِ
مِن شَرِّ الْوَسْوَاسِ الْخَنَّاسِ
الَّذِي يُوَسْوِسُ فِي صُدُورِ النَّاسِ
مِنَ الْجِنَّةِ وَالنَّاسِ

Semoga bermanfaat!

Tokenisasi ayat kedua dari Surat An-Nas (قُلْ أَعُوذُ بِرَبِّ النَّاسِ) dapat dilakukan dengan memisahkan setiap kata. Berikut adalah hasil tokenisasi:

1. قُلْ
2. أَعُوذُ
3. بِرَبِّ
4. النَّاسِ

Jika ada yang ingin ditanyakan lebih lanjut, silakan!

Tokenisasi dan Stemming

Tokenisasi yang saya lakukan sebelumnya tidak menggunakan metode stemming. Tokenisasi hanya memisahkan teks menjadi unit-unit yang lebih kecil (token), sedangkan stemming adalah proses mengubah kata-kata ke bentuk dasarnya (stem). Misalnya, "membaca", "membaca", dan "dibaca" akan diubah menjadi "baca".

Part-of-Speech Tagging

Untuk melakukan part-of-speech (POS) tagging pada token-token yang dihasilkan, Anda perlu menentukan kategori gramatikal dari masing-masing token. Berikut adalah contoh tagging untuk token yang diberikan:

1. قُلْ - Kata kerja (imperatif)
2. أَعُوذُ - Kata kerja (pertama, singular)
3. بِرَبِّ - Preposisi + kata benda (genitif)
4. النَّاسِ - Kata benda (plural)

Perbedaan antara Tokenisasi dan Segmentasi Kata

• Tokenisasi: Proses memisahkan teks menjadi unit-unit (token). Token bisa berupa kata, frasa, atau bahkan karakter, tergantung pada kebutuhan analisis.

• Segmentasi Kata: Proses memisahkan teks menjadi kata-kata yang terpisah, sering kali digunakan dalam bahasa yang tidak memiliki spasi untuk memisahkan kata (seperti bahasa Mandarin). Dalam konteks bahasa Arab, segmentasi juga bisa berarti memisahkan kata dari partikel atau awalan.

Ringkasan

• Tokenisasi = Memisahkan teks menjadi token.
• Stemming = Mengubah kata ke bentuk dasar.
• POS Tagging = Menentukan kategori gramatikal dari token.
• Segmentasi = Memisahkan teks menjadi kata-kata yang terpisah.

Jika ada pertanyaan lebih lanjut, silakan tanyakan!

Berikut adalah contoh segmentasi kata dalam bahasa Arab:

Teks Asli:
"الكتاب على الطاولة"

Segmentasi Kata:

1. الكتاب (al-kitab) - "buku"
2. على (ala) - "di atas"
3. الطاولة (at-tawila) - "meja"

Penjelasan

• الكتاب: Kata benda yang berarti "buku".
• على: Preposisi yang berarti "di atas".
• الطاولة: Kata benda yang berarti "meja".

Dalam contoh ini, teks yang tidak memiliki spasi di antara kata-kata dipisahkan menjadi kata-kata individual, yang merupakan proses segmentasi.

Jika Anda memiliki pertanyaan lain atau butuh lebih banyak contoh, silakan beri tahu!

Menangani Kata-Kata dengan Huruf Sambung

Dalam bahasa Arab, huruf sambung (seperti الـ "al" untuk definiteness) dapat menyatu dengan kata yang mengikutinya. Untuk menangani kata-kata ini dalam proses segmentasi, Anda perlu mengenali awalan dan akhiran serta memisahkannya dari kata utama.

Contoh:

Teks Asli:
"المدرسة في المدينة الكبيرة"

Segmentasi Kata:

1. المدرسة (al-madrasa) - "sekolah"
2. في (fi) - "di"
3. المدينة (al-madina) - "kota"
4. الكبيرة (al-kabira) - "besar"

Di sini, "المدرسة" dan "المدينة" memiliki huruf sambung "الـ" yang menunjukkan definiteness, dan kita memisahkannya dalam segmentasi.

Contoh Segmentasi yang Lebih Kompleks

Teks Asli:
"الأطفال يلعبون في الحديقة العامة كل يوم"

Segmentasi Kata:

1. الأطفال (al-atfal) - "anak-anak"
2. يلعبون (yal'abun) - "sedang bermain"
3. في (fi) - "di"
4. الحديقة (al-hadiqa) - "taman"
5. العامة (al-amma) - "umum"
6. كل (kul) - "setiap"
7. يوم (yawm) - "hari"

Alat atau Software untuk Segmentasi Kata dalam Bahasa Arab

Ada beberapa alat dan software yang dapat membantu dalam proses segmentasi kata dalam bahasa Arab, antara lain:

1. Stanford NLP: Memiliki model untuk bahasa Arab yang dapat digunakan untuk tokenisasi dan segmentasi.
2. Farasa: Alat pemrosesan bahasa alami untuk bahasa Arab yang mencakup segmentasi, tokenisasi, dan analisis morfologi.
3. Camel Tools: Menyediakan berbagai alat untuk analisis teks Arab, termasuk segmentasi kata.
4. OpenNLP: Meskipun lebih umum, beberapa model dapat dilatih untuk bahasa Arab.

Ringkasan

• Menghadapi kata dengan huruf sambung memerlukan pengenalan terhadap prefiks dan sufiks.
• Segmentasi kata dalam kalimat panjang melibatkan pemisahan kata-kata yang terdiri dari awalan dan kata utama.
• Terdapat berbagai alat dan software yang dapat membantu dalam proses segmentasi kata dalam bahasa Arab.

Jika ada pertanyaan lebih lanjut atau kebutuhan khusus, silakan beri tahu!