Analisis Metode Word2Vec Dalam Pengukuran Kesamaan Semantik Kata Antar Bahasa(Cross-Lingual)

MUHAMMAD ARIF NUR RAHMAN

Informasi Dasar

19.04.525
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Abstrak Kesamaan semantik kata adalah pengukuran sejauh mana dua kata memiliki makna yang sama. Makna kata berbeda – beda tergantung dari kosakata bahasa yang digunakan. Word Embedding adalah salah satu cabang ilmu yang mempelajari bahasa manusia dengan merepresentasikan kata ke dalam bentuk vektor sehingga vektor ini mewakili makna kata tersebut. Pada tugas akhir ini diimplementasikan kesamaan semantik kata dengan salah satu metode dari Word Embedding yaitu Word2Vec dengan menggunakan data set dari korpus berbahasa Inggris dan Spanyol. Hasil penelitian dari tugas akhir ini adalah nilai korelasi antara nilai kesamaan semantik oleh sistem dengan gold standard. Nilai korelasi tertinggi yaitu 0.238 dengan menggunakan size 200 untuk ukuran window yang sama. Parameter yang mempengaruhi nilai kesamaan semantik kata dengan metode Word2Vec ini adalah ukuran vektor yang lebih besar.

Kata kunci : Word2Vec, gold standard, korelasi

Subjek

Text mining
 

Katalog

Analisis Metode Word2Vec Dalam Pengukuran Kesamaan Semantik Kata Antar Bahasa(Cross-Lingual)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD ARIF NUR RAHMAN
Perorangan
MOCH. ARIF BIJAKSANA, EKO DARWIYANTO
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • CSH4H3 - PENAMBANGAN TEKS

Flipbook

anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Lainnya

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini