Peringkasan Dokumen Berita Bahasa Indonesia Menggunakan Maximum Marginal Relevance (MMR)

MITA PITRIA HENI

Informasi Dasar

71 kali
17.04.052
620.007
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Peringkasan dokumen bertujuan untuk mendapatkan informasi inti dari suatu berita yang diinginkan. Dalam pengerjaan tugas akhir ini peneliti menggunakan metode Maximum Marginal Relevance (MMR) merupakan metode yang digunakan untuk mengurangi redudansi dalam perangkingan kalimat pada dokumen. Data set yang digunakan berasal dari beberapa website berita resmi. Dengan input berupa teks berita dan query dan proses yang terdiri dari text preprocessing, pembobotan tfidf, pembobotan cosine similarity dan pembobotan MMR serta output berupa urutan kalimat yang menjadi ringkasan dari dokumen tersebut. Dengan membangun sistem ini diperoleh ringkasan yang benar menggambarkan dokumen berita terkait dan relevan dengan query yang diinputkan, serta tidak mengandung redudansi kalimat.

Kata Kunci: peringkasan dokumen, cosine similarity, maximum marginal relevance, redudansi kalimat

Subjek

INFORMATICS
 

Katalog

Peringkasan Dokumen Berita Bahasa Indonesia Menggunakan Maximum Marginal Relevance (MMR)
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MITA PITRIA HENI
Perorangan
Moch. Arif Bijaksana, Dawam Dwi Jatmiko
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2017

Koleksi

Kompetensi

  • CS4333 - DATA MINING
  • CSH4H3 - PENAMBANGAN TEKS

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini