Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Coreference Resolution Dengan Menggunakan Metode SVM Pada Novel Berbahasa Indonesia
Ayu Linggar Sari NIM. (2017) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
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 ÃâResearch of Noun Phrase Coreference ResolutionÃâ 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%.
Ringkasan Alternatif
Novel is a story based on someone life story and people around them. Some difficult in novels is there are too many characers in that story, it can make us too hard to find the different character between them. Coreference Resolution is a subtask from Natural Language Processing (NLP). The task is to identification between entity with the same meaning. Different language already use the Coreference resolution. There were already a research about Coreference resolution in Bahasa Indonesia. That research use three method in newspaper research, Decision Tree, Maximum Entropy, and Association Rules. Coreference resolution research with SVM Method has already been done before. Gao Junwei who do the research about Ãâ Research of Noun Phrase Coreference ResolutionÃâ use Chinese Language. His research using 15 features, some of them are Distance, String Match, Alias, i-pronoun, j-pronoun, i-properNP, j-properNP, and many else. The result of his research have precision performances scores is 52,97%, recall 49.95%, and F-Measure with 51,41% [1]. In this research using 7 features, some of them are i-pronoun, j-pronoun, ipropernoun, j-propernoun, Distance Of Words, Distance Of Sentences and StringMatch. The result of this research produce an accuracy value is 50.14% with the higest accuracy value is 63% while the lowest accuracy value is 38.8%.