Oktavia, Agung Darojat (2020) Pembangunan Aplikasi Anotasi Entitas Nama Dalam Bahasa Indonesia. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
1.10113538_AGUNG_DAROJAT_COVER.pdf - Published Version
Download (14kB) | Preview
19.10113538_AGUNG_DAROJAT_LEMBAR_PENGESAHAN.pdf - Published Version
Download (37kB) | Preview
17.10113538_AGUNG_DAROJAT_SURAT_KETERANGAN_PUBLIKASI.pdf - Published Version
Download (31kB) | Preview
20.10113538_AGUNG_DAROJAT_SURAT_KETERANGAN_ORISINALITAS.pdf - Published Version
Download (31kB) | Preview
4.10113538_AGUNG_DAROJAT_KATA_PENGANTAR.pdf - Published Version
Download (113kB) | Preview
5.10113538_AGUNG_DAROJAT_DAFTAR_ISI.pdf - Published Version
Download (187kB) | Preview
11.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_1.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (21kB) | Request a copy
12.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_2.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (152kB) | Request a copy
13.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_3.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
14.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_4.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (374kB) | Request a copy
15.10113538_AGUNG_DAROJAT_BAB_5.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (5kB) | Request a copy
10.10113538_AGUNG_DAROJAT_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (293kB) | Preview
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.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Anotasi, Natural Language Processing (NLP), Named Entity Recognation,Corpus. |
| Subjects: | 000 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS > 004 Data Processing & Computer Science |
| Divisions: | S1 Skripsi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs. Calis Maryani |
| Date Deposited: | 01 Sep 2020 02:37 |
| Last Modified: | 17 Sep 2020 05:51 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2642 |
