Peringkasan Teks Otomatis dengan Fitur Ekstraksi Kalimat dan Relevance Vector Machine pada Proposal Penelitian

Peringkasan Teks Otomatis dengan Fitur Ekstraksi Kalimat dan
Relevance Vector Machine pada Proposal Penelitian
 
 
Ketua : Ednawati Rainarli, S.Si., M.Si.
Anggota : Kania Evita Dewi S.Pd., M.Si.
 
 
Kebutuhan untuk menghasilkan ringkasan otomatis yang baik membuat penelitian tentang peringkasan teks otomatis terus berkembang. Salah satu cara untuk membuat ringkasan otomatis adalah dengan mengekstraksi atau memilih kalimat-kalimat yang didalamnya dianggap mengandung intisari dari topik yang dibahas untuk kemudian disusun kembali menjadi sebuah ringkasan. Metode Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan untuk memilih kalimat yang akan dijadikan ringkasan. Pada perkembangannya muncul metode Relevance Vector Machine (RVM) yang merupakan pengembangan dari metode klasifikasi SVM. Kemampuan metode RVM dalam klasifikasi data MRI telah teruji baik. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dilakukan peringkasan teks otomatis menggunakan RVM pada peringkasan proposal penelitian. Adapun, untuk ekstraksi ciri digunakan delapan fitur ekstraksi pada kalimat yaitu: Panjang kalimat, posisi kalimat, kalimat yang mengandung numerik, kata-kata thematik dalam kalimat, kalimat yang menyerupai judul, kemiripan kalimat, ikatan leksikal kalimat sebelum dan sesudah. Hasil pengujian diperoleh bahwa bahwa RVM dapat digunakan untuk peringkasan dan lebih baik dari pada SVM untuk data set yang digunakan.     
 
Kamis, 19 November 2020 - 01:52
http://dp3m.unikom.ac.id/penelitian/view/peringkasan-teks-otomatis.439.html