Pengenalan Entitas Bernama Bahasa Indonesia pada Tweets Menggunakan Hidden Markov Model
INDIRA SURI AZARINE
Informasi Umum
Kode
19.04.3426
Klasifikasi
006.312 - Data mining
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Text Mining
Dilihat
36 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Tweet merupakan pesan singkat yang dapat memuat hingga 140 karakter, yang diposting oleh pengguna Twitter. Untuk memenuhi batasan ini, pengguna biasanya menggunakan singkatan untuk mengekspresikan pemikiran mereka, sehingga menghasilkan kalimat yang tidak terstruktur dan tidak sesuai tata bahasa. Akibatnya, sulit untuk mengidentifikasi entitas yang diperlukan, seperti nama orang, lokasi, dan organisasi. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem pengenalan entitas bernama pada tweet berbahasa Indonesia menggunakan Hidden Markov Model dengan penambahan fitur POS Tag. Menggunakan metrik Evaluasi, didapatkan skor F1 terbesar yaitu 64.04%.
- CSH4O3 - PEMROSESAN BAHASA ALAMI
- CSH4H3 - PENAMBANGAN TEKS
- CCH4A3 - PENULISAN PROPOSAL
- CCH4D4 - TUGAS AKHIR
- CII4A2 - PENULISAN PROPOSAL
- CII4G3 - PEMROSESAN BAHASA ALAMI
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
- CPI4A2 - PENULISAN PROPOSAL
- III4A4 - TUGAS AKHIR
- CII9G6 - PROPOSAL PENELITIAN
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | INDIRA SURI AZARINE |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Moch Arif Bijaksana, Ibnu Asror |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2019 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
