Description

Buku ini membahas salah satu pendekatan utama dalam konteks NLP, yaitu Deep Learning untuk Sequence dan Contextual dalam NLP menekankan pemahaman makna bahasa berdasarkan urutan dan konteks. Dengan RNN, LSTM, GRU, Bi-directional LSTM/GRU, Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) Encoder-Decoder, Attention, Transformer, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pre-trained Transformer) hingga T5/BART. Pendekatan ini memungkinkan model menangkap dependensi jangka panjang dan representasi dinamis, mendukung aplikasi seperti penerjemahan, analisis sentimen, dan pemahaman teks secara lebih mendalam.