UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Semantic role labeling untuk kalimat Bahasa Indonesia dengan metode support vector machine = Semantic role labeling for indonesian sentences using support vector machines method

Dewi; Manurung, Hisar Maruli, supervisor (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2013)

 Abstrak

Tesis ini membahas tentang penerapan semantic role labeling untuk kalimat Bahasa Indonesia dengan metode Support Vector Machine / SVM. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kalimat-kalimat yang diambil dari FrameNet yang diterjemahkan dengan bantuan Google Translate. Data training menggunakan 100 kalimat yang diambil dari FrameNet, untuk data testing menggunakan 100 kalimat yang diambil dari FrameNet ditambah dengan 100 kalimat yang dibuat oleh penutur Bahasa Indonesia.
Feature-feature yang digunakan dalam penelitian ini adalah headword, POS tag, preposition, predikat, voice, position, frame dan semantic class. Untuk penerapan klasifikasi semantic role labeling dengan metode SVM digunakan tools WEKA. Percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan kombinasi feature yang berbeda. Hasil yang baik dengan precision 61,6% dan recall 66,8% diperoleh dari kombinasi feature headword, POS tag, preposition, position, frame dan semantic class.

This thesis discusses about the implementation of semantic role labeling for Indonesian sentences using Support Vector Machine / SVM. Dataset which use in this research are the sentences that taken from FrameNet which translated using Google Translate. Training data uses 100 sentences from FrameNet, for testing data uses 100 senteces from FrameNet and added 100 sentences that made by Indonesian speakers.
The features that used in this research are headword, POS tag, preposition, predicate, voice, position, frames and semantic class. For the implementation of classification semantic role labeling with SVM methods is used WEKA tools. The experiments in this research use the combination of the different features. The good result with precision 61,6% and recall 66,8%,are gotten from combination feature between headword, POS tag, preposition, position, frame and semantic class.

 File Digital: 1

Shelf
 T-Pdf Dewi.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T-Pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2013
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xv, 110 pages : illustration ; 28 cm. + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T-Pdf 15-21-461943251 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20350240
Cover