Lihat sumber Pembelajaran Mendalam untuk Pengolahan Bahasa Alami

Pembelajaran mendalam telah memberikan kemajuan pesat dalam bidang [[pengolahan bahasa alami]] (NLP). Metode ini memungkinkan komputer untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan akurasi yang sangat tinggi dibandingkan teknik tradisional.

== Model-Model Populer ==
Beberapa model jaringan saraf mendalam seperti [[Recurrent Neural Network]] (RNN), [[Long Short-Term Memory]] (LSTM), dan [[Transformer]] telah digunakan secara luas dalam NLP. Model-model ini mampu menangani urutan kata dan konteks secara efektif.

== Aplikasi NLP berbasis Deep Learning ==
Teknologi ini digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti [[penerjemahan mesin]], [[analisis sentimen]], dan chatbot. Pembelajaran mendalam membantu sistem dalam mengekstraksi makna dan hubungan antar kata dari teks.

== Tantangan dalam NLP ==
Meskipun pembelajaran mendalam sangat efektif, masih terdapat tantangan seperti bias data, kebutuhan data besar, dan interpretabilitas model. Penelitian terus dikembangkan untuk mengatasi isu-isu ini.