Ekspansi Fitur dengan Word2Vec pada Klasifikasi Topik dengan Metode Naive Bayes-Support Vector Machine di Twitter

MUHAMMAD NAZMI AL MALISI

Informasi Dasar

67 kali
22.04.351
300.285
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

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%.

Subjek

DATA ANALYSIS
ONLINE RESEARCH, ONLINE SOCIAL NETWORKS,

Katalog

Ekspansi Fitur dengan Word2Vec pada Klasifikasi Topik dengan Metode Naive Bayes-Support Vector Machine di Twitter
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD NAZMI AL MALISI
Perorangan
Erwin Budi Setiawan
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2022

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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