Pembangunan Aplikasi Anotasi Entitas Nama Dalam Bahasa Indonesia
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Oktavia, Agung Darojat
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2020-09-17 05:51:30
Abstract :
Name entity recognation (NER) digunakan untuk mengklasifikasikan entitas nama pada suatu teks, misalnya nama orang, organisasi, lokasi, waktu dan kuantitas. Beberapa studi NER untuk bahasa Indonesia sudah dikembangkan baik dengan pendekatan rule base atau machine learning. Sejauh ini yang banyak digunakan adalah dengan pendekatan machine learning. Untuk menciptakan sistem NER yang andal menggunakan pendekatan machine learning, diperlukan korpus dalam jumlah besar sebagai data latih. Akan tetapi sumber daya corpus dalam bahasa Indonesia masih sangat kurang. Biasanya setiap penelitian harus membuat corpus baru dengan dilabeli secara manual tanpa menggunakan tool, dan jumlah corpusnya masih sangat kecil. Salah satu cara untuk membangun annotated corpus adalah dengan aplikasi anotasi. Aplikasi anotasi NER sebenarnya sudah pernah dibuat, misalnya Yedda yang dikembangkan dikembangkan oleh Jie Yang. Pada aplikasi tersebut masih terdapat beberapa kekurangan yang dapat dikembangkan, misalnya dari sisi visual atau interface, proses anotasi, penyimpanan data dan data keluaran yang terbatas. Pada penelitian ini ditambahkan beberapa fitur untuk mengatasi beberapa masalah di atas di antaranya mengembangkan visualisasi data pada aplikasi, membuat aplikasi berbasis online, menyediakan pilihan lain dalam proses anotasi selain menggunakan shortcut dan menambah beberapa format untuk data keluaran.
Name entity recognation (NER) digunakan untuk mengklasifikasikan entitas nama pada suatu teks, misalnya nama orang, organisasi, lokasi, waktu dan kuantitas. Beberapa studi NER untuk bahasa Indonesia sudah dikembangkan baik dengan pendekatan rule base atau machine learning. Sejauh ini yang banyak digunakan adalah dengan pendekatan machine learning. Untuk menciptakan sistem NER yang andal menggunakan pendekatan machine learning, diperlukan korpus dalam jumlah besar sebagai data latih. Akan tetapi sumber daya corpus dalam bahasa Indonesia masih sangat kurang. Biasanya setiap penelitian harus membuat corpus baru dengan dilabeli secara manual tanpa menggunakan tool, dan jumlah corpusnya masih sangat kecil. Salah satu cara untuk membangun annotated corpus adalah dengan aplikasi anotasi. Aplikasi anotasi NER sebenarnya sudah pernah dibuat, misalnya Yedda yang dikembangkan dikembangkan oleh Jie Yang. Pada aplikasi tersebut masih terdapat beberapa kekurangan yang dapat dikembangkan, misalnya dari sisi visual atau interface, proses anotasi, penyimpanan data dan data keluaran yang terbatas. Pada penelitian ini ditambahkan beberapa fitur untuk mengatasi beberapa masalah di atas di antaranya mengembangkan visualisasi data pada aplikasi, membuat aplikasi berbasis online, menyediakan pilihan lain dalam proses anotasi selain menggunakan shortcut dan menambah beberapa format untuk data keluaran.
File :
1.10113538_AGUNG_DAROJAT_COVER.pdf
19.10113538_AGUNG_DAROJAT_LEMBAR_PENGESAHAN.pdf
15.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_5.pdf
10.10113538_AGUNG_DAROJAT_DAFTAR_PUSTAKA.pdf
17.10113538_AGUNG_DAROJAT_SURAT_KETERANGAN_PUBLIKASI.pdf
20.10113538_AGUNG_DAROJAT_SURAT_KETERANGAN_ORISINALITAS.pdf
4.10113538_AGUNG_DAROJAT_KATA_PENGANTAR.pdf
5.10113538_AGUNG_DAROJAT_DAFTAR_ISI.pdf
11.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_1.pdf
12.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_2.pdf
13.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_3.pdf
14.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
