Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"An examination of the role of syntax in theories of sentence comprehension."

"Pada skripsi ini akan membahas mengenai pengimplementasi pendeteksian pengulangan kata menggunakan Cosine Similarity, sedangkan untuk melihat makna antar kalimat akan dilakukan pembobotan kalimat yang sebelumnya di lakukan proses parsing, stemming, stopword dan melakukan pemisahan antar kalimat. Metode stemming yang akan digunakan adalah metode stemming Arifin-Setiono, proses stemming digunakan untuk mencari kata dasar dari setiap kata pada jawaban dan kemudian dibandingkan dengan kata yang ada pada database. Jika antar kalimat masing-masing dibandingkan dan memiliki nilai cosine similarity lebih dari 0.5 maka sistem tambahan akan menghapus satu kalimat tersebut. Waktu proses antara sistem SIMPLE-O murni lebih cepat jika dibandingkan dengan SIMPLE-O dengan pendeteksian kata yang berulang antar kalimat dengan selisih waktu 0.22 detik. Korelasi nilai antara SIMPLE-O+Cosine dengan Human Raters adalah yaitu sebesar 0.38 untuk soal nomor satu dan untuk soal nomor dua memiliki nilai korelasi yang bernilai negatif 0.08 , untuk soal tiga 0.13, untuk soal empat 0.65 dan 0.022 untuk soal nomor lima.

---

In this paper will discuss the use of word repetition detection implement Cosine Similarity, while to see the meaning of the sentence will be weighted between sentences previously performed process of parsing , stemming , stopword and separation between sentences . Stemming method to be used is a method of stemming Arifin - Setiono , stemming process used to find root of each word in student answer , and then compared with of the word database . If the inter- sentence and has been compared and have value of cosine similarity more than 0.5 , the additional features on the system will remove a sentence . The time between system processes SIMPLE - O more fast when compared with SIMPLE-O with additional features on the system that will repetitive detection word sentence with a time difference between 0.22 seconds. The correlation value of the Human Raters with the SIMPLE-O + Cosine is 0.383 for the first question, -0.08 for the second question, 0.13 for the third question, 0.65 for the fourth question and 0.02 for the fifth question."

"Pada penelitian ini, kami ingin mengatasi masalah langkanya dataset untuk peneli- tian di bidang syntactic parsing untuk Bahasa Indonesia, terutama kurang tersedi- anya dependency treebank berbahasa Indonesia dalam kualitas yang baik. Adapun tujuan dari penelitian ada tiga: 1) mengusulkan petunjuk cara menganotasi depen- dency trebank untuk Bahasa Indonesia yang mengacu kepada aturan anotasi UD v2, 2) membangun dependency treebank yang dianotasi secara manual agar bisa berperan sebagai gold standard, 3) membangun sebuah dependency treebank de- ngan mengkonversi secara otomatis sebuah constituency treebank menjadi sebuah dependency treebank.Kami sudah membuat panduan anotasi untuk membangun dependency treebank untuk Bahasa Indonesia yang mengacu kepada aturan UD v2. Pedoman tersebut mencakup aturan tokenisasi/segmentasi kata, pelabelan kelas kata (POS tagging), analisis fitur morfologi, dan anotasi hubungan dependency antar kata. Kami men- gusulkan bagaimana memproses klitika, kata ulang, dan singkatan pada tahap to- kenisasi/segmentasi kata. Pada tahapan penentuan kelas kata, kami mengusulkan pemetaan dari daftar kata dalam Bahasa Indonesia ke 17 kelas kata yang didefin- isikan oleh UD v2. Untuk anotasi fitur morfologi, kami telah memilih 14 dari 24 fitur morfologi UD v2 yang dinilai sesuai dengan aturan Bahasa Indonesia, berikut dengan 27 buah label feature-value yang bersesuaian dengan fitur morfologi terkait. Untuk anotasi hubungan dependency antarkata, kami mengusulkan penggunakan 14 buah label yang bersifat language-specific untuk menganotasi struktur sintaks yang khusus terdapat pada Bahasa Indonesia.Sebuah dependency treebank berbahasa Indonesia yang bisa digunakan sebagai gold standard sudah berhasil dibangun. Treebank ini dibuat dengan merevisi se- cara manual sebuah dependency treebank yang sudah ada. Revisi dilakukan dalam dua fase. Pada fase pertama dilakukan koreksi terhadap tokenisasi/segmentasi kata, pelabelan kelas kata, dan anotasi terhadap hubungan dependency antarkata. Pada fase kedua, selain dilakukan sedikit koreksi untuk perbaikan pada tahap satu, di- tambahkan juga informasi kata dasar (lemma) dan fitur morfologi. Evaluasi ter- hadap kualitas treebank yang baru dilakukan dengan membangun model depen- dency parser menggunakan UDPipe. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kami berhasil meningkatkan kualitas treebank, yang ditunjukkan dengan naiknya UAS sebanyak 9% dan LAS sebanyak 14%.Terkait tujuan penelitian ketiga, kami juga sudah membangun sebuah treebank baru dengan mengkonversi secara otomatis sebuah constituency treebank ke dependency treebank. Pada proyek ini, kami mengusulkan sebuah metode rotasi tree yang bertu- juan mengubah dependency tree awal yang dihasilkan oleh alat NLP untuk Ba- hasa Inggris bernama Stanford UD converter sedemikan agar head-directionality dari frase kata benda yang dihasilkan sesuai dengan aturan Bahasa Indonesia yang umumnya bersifat head-initial. Kami menamakan algoritma yang dihasilkan seba- gai algoritma headSwap dan algoritma compound. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode rotasi tree yang diusulkan berhasil meningkatkan performa UAS se- banyak 32.5%.

---

In this dissertation, we address the lack of resources for Indonesian syntactic parsing research, especially the need for better quality Indonesian dependency treebanks. This work has three objectives: 1) to propose annotation guidelines for Indonesian dependency treebank that conform to UD v2 annotation guidelines, 2) to build a gold standard dependency treebank, 3) to build a silver standard dependency tree- bank by converting an existing Indonesian constituency treebank automatically to a dependency treebank.

We have proposed a set of annotation guidelines for Indonesian dependency tree- bank that conform to UD v2. The guidelines cover tokenization/word segmenta- tion, POS tagging, morphological features analysis, and dependency annotation. We proposed how to handle Indonesian clitics/multiword tokens, reduplication, and abbreviation for word segmentation. For POS tagging, we presented the mapping from UD v2 guidelines to the Indonesian lexicon. For morphological features, we proposed the use of 14 of 24 UD v2 morphological features along with 27 UD v2 feature-value tags for Indonesian grammar. Finally, we proposed using 14 language- specific relations to annotate the particular structures in Indonesian grammar for dependency annotation.

A gold standard Indonesian dependency treebank also has been built based on our proposed annotation guidelines. The gold standard was constructed by manually revised an existing Indonesian dependency treebank. The revision project consists of two phases. Major revision on word segmentation, POS tagging, and dependency relation annotation was conducted in the first phase. In the second phase, we added the lemma information and morphological features. Finally, we evaluated the qual- ity of the revised treebank by building a dependency parser using UDPipe. The experiment results show that we successfully improved the quality of the original treebank with a margin of 9% for UAS and 14% for LAS.

Finally, we built a silver standard treebank by automatically converting an Indone- sian constituency treebank to a dependency treebank. In this work, we proposed a method to improve the output of an English NLP tool named Stanford UD con- verter. We transformed the output so that it conforms to the head-directionality rule for noun phrases in Indonesian. We called the proposed tree rotation algorithm the headSwap method and the rule for noun phrases as the compound rule. The evaluation shows that our proposed method improved the UAS with a margin of 32.5%."

"ABSTRAKSistem pendeteksi emosi EmoLogus ditujukan untuk mengetahui nilai emosiyang terkadung didalam sebuah kalimat percakapan di dalam bahasa perancispada anak-anak berusia antara 5-9 tahun. Proses pengolahan kalimat untukmendapatkan nilai emosi meliputi proses pemisahan kalimat kedalam bentuk kata,pembentukan kata agar sesuai dengan struktur bahasa perancis, prosespemahaman kalimat, dan perhitungan nilai emosi. Nilai emosi di definisikandalam nilai positif dan negative dengan range -2 sampai +2. Nilai negativemewakili perasaan jijik, ketakutan, kemarahan, dan kesedihan, nillai nol mewakilirasa netral, dan nilai positif mewakili rasa gembira dan kejutan. Penelitian iniditujukan untuk merancang ulang sistem Emologus untuk menghasilkan sebuahaplikasi baru yang lebih mudah di gunakan oleh pengguna awam, sehinggakedepannya EmoLogus tidak hanya diterapkan untuk robot saja, tapi juga untukaplikasi-aplikasi komputer, mobile dan lain-lain. Dalam penelitian ini digunakanbahasa pemrograman java untuk desain interface grafis dan bahasa pemrogramanλProlog yang digunakan untuk pengembangan Emolgus. Hasil penelitianmenunjukan bahwa Java dapat berkomunikasi dengan baik dengan bahasapemrograman λProlog dan aplikasi yang dihasilkan lebih user mudah digunakanyang mana sebelumnya tidak dapat dilakukan dengan bahasa pemrogramanλProlog.

---

ABSTRACTEmoLogus emotion detection system is intended to determine the value ofemotions which is contained in a conversational sentence in French towardschildren aged between 5-9 years old. The word processing to get the value ofemotion includes the sentence separation process into the form of word, formationof words in the structure of French, process of sentence comprehension andcalculating the value of emotional. The value of emotion is defined in the positiveand negative values with a range of -2 to +2. Negative value represents thefeelings of disgust, fear, anger, and sadness. The value of zero represents a senseof neutral. Positive value represents a sense of joy and surprise. This study isaimed to redesign the system of Emologus to generate a new application which iseasier to be used by novice users, so that Emologus is not only applied for robots,but also for computer applications, mobiles and others. This study uses javaprogramming language for graphics and interface design and λProlog which isused for the development Emolgus before. The result of this research shows thatJava can communicate well with λProlog programming language and theapplication which is produced is better than before. It could not be done beforewith λProlog programming language, but now it can."

"Pendekatan transfer learning telah digunakan di beragam permasalahan, khususnya low-resource language untuk meningkatkan performa model di masing-masing permasalahan tersebut. Fokus pada penelitian ini ingin menyelidiki apakah pendekatan cross-lingual transfer learning mampu meningkatkan performa pada model constituency parsing bahasa Indonesia. Constituency parsing adalah proses penguraian kalimat berdasarkan konstituen penyusunnya. Terdapat dua jenis label yang disematkan pada konstituen penyusun tersebut, yakni POS tag dan syntactic tag. Parser model yang digunakan di penelitian ini berbasis encoder-decoder bernama Berkeley Neural Parser. Terdapat sebelas macam bahasa yang digunakan sebagai source language pada penelitian ini, di antaranya bahasa Inggris, Jerman, Prancis, Arab, Ibrani, Polandia, Swedia, Basque, Mandarin, Korea, dan Hungaria. Terdapat dua macam dataset bahasa Indonesia berformat Penn Treebank yang digunakan, yakni Kethu dan ICON. Penelitian ini merancang tiga jenis skenario uji coba, di antaranya learning from scratch (LS), zero-shot transfer learning (ZS), dan transfer learning dengan fine-tune (FT). Pada dataset Kethu terdapat peningkatan F1 score dari 82.75 (LS) menjadi 84.53 (FT) atau sebesar 2.15%. Sementara itu, pada dataset ICON terjadi penurunan F1 score dari 88.57 (LS) menjadi 84.93 (FT) atau sebesar 4.11%. Terdapat kesamaan hasil akhir di antara kedua dataset tersebut, di mana masing-masing dataset menyajikan bahwa bahasa dari famili Semitic memiliki skor yang lebih tinggi dari famili bahasa lainnya.

---

The transfer learning approach has been used in various problems, especially the low-resource languages, to improve the model performance in each of these problems. This research investigates whether the cross-lingual transfer learning approach manages to enhance the performance of the Indonesian constituency parsing model. Constituency parsing analyzes a sentence by breaking it down by its constituents. Two labels are attached to these constituents: POS tags and syntactic tags. The parser model used in this study is based on the encoder-decoder named the Berkeley Neural Parser. Eleven languages are used as the source languages in this research, including English, German, French, Arabic, Hebrew, Polish, Swedish, Basque, Chinese, Korean, and Hungarian. Two Indonesian PTB treebank datasets are used, i.e., the Kethu and the ICON. This study designed three types of experiment scenarios, including learning from scratch (LS), zero-shot transfer learning (ZS), and transfer learning with fine-tune (FT). There is an increase in the F1 score on the Kethu from 82.75 (LS) to 84.53 (FT) or 2.15%. Meanwhile, the ICON suffers a decrease in F1 score from 88.57 (LS) to 84.93 (FT) or 4.11%. There are similarities in the final results between the two datasets, where each dataset presents that the languages from the Semitic family have a higher score than the other language families."

"Indonesia merupakan negara yang wilayahnya sering mengalami bencana alam. Salah satu penanganan bencana alam adalah pengumpulan informasi berita bencana seperti artikel atau koran, yang mana berguna untuk meningkatkan readability. Meskipun be- gitu, sekadar pengumpulan artikel saja cukup sulit karena identfikasinya dapat memakan waktu serta makna yang termuat pada berita juga masih perlu diserap. Oleh karena itu perlu dilakukan klasifikasi dokumen untuk memilih teks dokumen yang relevan dengan bencana alam, kemudian dari teks dokumen yang relevan dilakukan ekstraksi informasi. Penelitian mengenai klasifikasi teks bencana alam serta ekstraksi informasi yang sudah dilakukan masih menggunakan pendekatan pemelajaran mesin tradisional serta belum memanfaatkan pre-trained model berbasis bahasa Indonesia. Penggunaan pre-trained model dan pendekatan deep learning sendiri sering memperoleh performa yang lebih baik, sehingga ada kemungkinan performa yang dihasilkan dapat ditingkatkan. Dalam penelitian ini dilakukan eksperimen menggunakan pre-trained word embedding seperti Word2Vec dan fastText, pendekatan deep learning seperti BERT dan BiLSTM untuk task klasifikasi. Hasil dengan pendekatan pemelajaran mesin tradisional dengan BoW yang sudah direproduksi menjadi yang terbaik hampir secara keseluruhan, meskipun jenis classifier yang digunakan adalah MLP yang mana sudah menerapkan deep learning karena memiliki beberapa neuron. Kemudian pada penggunaan model pre-trained seperti BERT, terdapat keterbatasan panjang masukan. Keterbatasan ini dapat ditangani dengan membuat representasi dokumen menjadi lebih pendek menggunakan metode peringkasan teks. Hasil representasi ringkasan dokumen dalam penelitian ini mampu meningkatkan performa akurasi klasifikasi baik pada pendekatan pemelajaran mesin tradisional maupun deep learning. Penelitian ini juga melakukan ekperimen penggunaan pre-trained model yang sudah fine-tuned untuk task ekstraksi lokasi seperti NER dan dependency parsing berbasis bahasa Indonesia, meskipun belum dihasilkan performa yang cukup baik.

---

Indonesia is a country whose often experiences natural disasters. One way to deal with natural disasters is to collect disaster news information such as articles or newspapers, which are useful for increasing readability. Even so, just collecting articles is quite difficult because identification can take time and the meaning contained in the news still needs to be absorbed. Therefore, it is necessary to classify documents to select document texts that are relevant to natural disasters, then extract information from the relevant document texts. Research on natural disaster text classification and information extraction that has been carried out still uses the traditional machine learning approach and has not yet utilized Indonesian language-based pre-trained models. The use of pre- trained models and deep learning approaches themselves often get better performance, so there is a possibility that the resulting performance can be improved. In this study, experiments were carried out using pre-trained word embedding such as Word2Vec and fastText, deep learning approaches such as BERT and BiLSTM for classification tasks. The results with traditional machine learning approaches with reproducible BoW are the best almost overall, even though the type of classifier used is MLP which already implements deep learning because it has few neurons. Then in the use of pre-trained models such as BERT, there are limitations to the length of the input. This limitation can be overcome by making the document representation shorter using the text summary method. The results of the document summary representation in this study were able to improve the performance of classification accuracy in both traditional and deep learning machine learning approaches. This study also conducted experiments using pre-trained models that had been fine-tuned for location extraction tasks such as NER and Indonesian language-based dependency parsing, although they did not produce sufficiently good performance."