Analisis Model Word2vec dalam Penyelesaian Soal Analogipada Bahasa Indonesia

ABDUL RAFFI MALIKUL MULKI

Informasi Umum

Kode

19.04.2425

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

347 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Semantik adalah cabang ilmu lingustik dan salah satu komponen dalam suatu bahasa yang mempelajari arti atau makna suatu kata. Semantik kurang diperhatikan orang karena objek kajiannya berupa makna yang dianggap sangat sulit ditelusuri dan dianalisis strukturnya terutama untuk analogi suatu kata. Analogi kata merupakan cara untuk menunjukkan dua situasi yang didalamnya terdapat struktur relasional. Selain itu analogi kata memerlukan kemampuan kognitif yang lebih sedikit dan dapat digunakan diberbagai bidang. Maka dari itu Word2vec adalah solusi berupa model untuk merepresentasikan suatu kata menjadi vektor dengan besar dimensi yang ditentukan, sehingga dengan representasi word2vec dapat dilakukan operasi kesamaan dan keterkaitan antar kata. Word2vec telah banyak direkomendasikan dan digunakan pada penelitian pemerosesan bahasa alami, sehingga model ini menarik untuk dibahas dengan perbedaan konfigurasi pada model. Evaluasi yang dilakukan adalah membadingkan jawaban dari sistem dengan jawaban aktual dari persoalan analogi pada data tes. Hasil terbesar didari penelitian ini adalah 34% pada arsitektur Skip-gram, dimensi 100 dan windows size 10 serta 12. Hal ini dikarenakan jumlah korpus yang kecil serta distribusi kata pada koprus yang tidak merata.