Coreference Resolution Dengan Menggunakan Metode SVM Pada Novel Berbahasa Indonesia

Linggar Sari, Ayu (2017) Coreference Resolution Dengan Menggunakan Metode SVM Pada Novel Berbahasa Indonesia. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Novel mengandung rangkaian cerita kehidupan seseorang dan orang-orang di sekelilingnya. Banyaknya tokoh dalam cerita tersebut, terdapat kesulitan untuk membedakan siapa yang sedang dibahas dalam cerita tersebut. Coreference Resolution merupakan subtugas dari Natural Language Processing (NLP) yang bertugas untuk mengidentifikasi kesetaraan antar entitas. Coreference resolution sudah banyak diaplikasikan pada berbagai macam bahasa. Penelitian mengenai coreference resolution pada bahasa Indonesia sudah pernah dilakukan sebelumnya. Pada penelitiannya menggunakan tiga metode diantaranya Decision Tree, Maximum Entropy dan Association Rules pada kasus berita koran. Penelitian yang terkait dengan coreference resolution menggunakan metode SVM sudah pernah dilakukan sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh Gao Junwei dengan judul ��Research of Noun Phrase Coreference Resolution�� bahasa yang digunakan pada penelitiannya adalah bahasa China. Penelitiannya menggunakan 15 fitur, beberapa diantaranya adalah Distance, StringMatch, Alias, i-pronoun, j-pronoun, i-properNP, j-properNP dan lainnya. Hasil dari penelitiannya memiliki performansi precision sebesar 52.97%, recall sebesar 49.95% dan F-measure sebesar 51.41% [1]. Pada penelitian ini menggunakan 7 fitur diantaranya i-pronoun, j-pronoun, ipropernoun, j-propernoun, Distance Of Words, Distance Of Sentences dan StringMatch. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 50.14% dengan akurasi tertinggi yaitu sebesar 63% sedangkan akurasi terendah yaitu sebesar 38.8%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Coreference Resolution, Support Vector Machine, Text Mining, Novel
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2017
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Date Deposited: 10 Nov 2017 03:34
Last Modified: 10 Nov 2017 03:34
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/54388

Actions (login required)

View Item View Item