Ekspansi Fitur dengan Word2Vec pada Klasifikasi Topik dengan Metode Naive Bayes-Support Vector Machine di Twitter
MUHAMMAD NAZMI AL MALISI
Informasi Umum
Kode
22.04.351
Klasifikasi
300.285 - Data Analysis of Social Science
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Analysis, Online Research, Online Social Networks,
Dilihat
287 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Pada layanan microblogging seperti Twitter, pengguna mungkin kesulitan dalam memahami tulisan dan topik yang ada, karena sering sekali ditemukan penyingkatan kata dalam setiap tweet. Solusi yang diterapkan pada penelitian ini adalah melakukan ekspansi fitur untuk topik pada tweet. Ekspansi fitur adalah proses memperkaya teks asli dengan tambahan semantik agar tampak seperti dokumen teks berukuran besar. Metode yang digunakan untuk ekspansi fitur adalah dengan menggunakan Word2Vec, Metode yang digunakan dalam melakukan klasifikasi adalah Naive Bayes-Support Vector Machine. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi topik dengan ekspansi fitur Word2Vec menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes-Support Vector Machine memiliki akurasi 84%.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUHAMMAD NAZMI AL MALISI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Erwin Budi Setiawan |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2022 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
