Analisis convolution neural network untuk transfer learning pada analisis sentimen tweet berbahasa Indonesia = Analysis of convolution neural network for the transfer learning of sentiment analysis in Indonesian tweets
Oki Saputra Jaya;
Hendri Murfi, supervisor; Siti Nurromah, supervisor; Yudi Satria, examiner; Arie Wibowo, examiner
([Publisher not identified]
, 2018)
|
|
ABSTRAK Analisis sentimen adalah kegiatan untuk mengklasifikasikan opini publik tentang entitas dalam data tekstual menjadi positif atau negatif. Salah satu metode otomatis untuk analisis sentimen adalah convolution neural network CNN. CNN terdiri dari banyak lapisan dengan banyak parameter yang dapat disesuaikan sesuai kebutuhan untuk membentuk arsitektur tertentu. CNN terbukti efektif untuk penggunaan satu domain data. Namun, CNN kurang akurat jika digunakan dalam domain yang berbeda. Oleh karena itu, digunakan transfer learning untuk mentransfer pengetahuan dari source domain ke target domain yang berbeda namun terkait. Dalam penelitian ini, diuji sensitivitas parameter dan akurasi CNN untuk transfer learning pada analisis sentimen tweet berbahasa Indonesia. Simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa parameter CNN sangat sensitif dan akurasi transfer learning mendapatkan hasil yang berbeda tergantung pada skenario transfer learning yang digunakan. ABSTRACT Sentiment analysis is an activity to classify public opinion about entities in textual data into positive or negative. One of the automatic methods for sentiment analysis is convolution neural network CNN. CNN consists of many layers with many parameters that can be adjusted as needed to form a specific architecture. CNN works well for the use of a single data domain. However, CNN is less accurate if used in different domains. Therefore, transfer learning is used to transfers knowledge from source domains to different but related target domains. In this reserach, examined parameter sensitivity and accuracy of CNN for transfer learning of sentiment analysis in Indonesian tweets. Simulations in this paper show that CNN parameters are very sensitive and the accuracy of learning transfer gets different results depending on the scenario of transfer learning. |
 S-Pdf-Oki Saputra Jaya.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S-Pdf |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2018 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | computer |
| Tipe Carrier : | online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiii, 69 pages : illustration ; appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S-Pdf | 14-20-478528249 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20474302 |
