PEMBUATAN MODEL DEPENDENCY PARSER DAN NAMED ENTITY RECOGNITION MENGGUNAKAN LIBRARY SPACY UNTUK BAHASA INDONESIA

Danuega, Daniel Chrisna (2019) PEMBUATAN MODEL DEPENDENCY PARSER DAN NAMED ENTITY RECOGNITION MENGGUNAKAN LIBRARY SPACY UNTUK BAHASA INDONESIA. S1 thesis, UAJY.

[img]
Preview
Text (HALAMAN JUDUL)
TF08258 0.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
TF08258 1.pdf

Download (187kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
TF08258 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (531kB)
[img] Text (BAB III)
TF08258 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (228kB)
[img] Text (BAB IV)
TF08258 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text (BAB V)
TF08258 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (499kB)
[img]
Preview
Text (BAB VI)
TF08258 6.pdf

Download (257kB) | Preview

Abstract

Penggunaan teknologi NLP pada umumnya sudah mulai banyak digunakan dan khususnya di Indonesia sudah mulai digunakan di beberapa perusahaan. Salah satu teknologi yang digunakan untuk membuat model NLP yaitu library Spacy. Di dalam library Spacy khususnya untuk Bahasa Indonesia belum memiliki skema yang lengkap untuk digunakan sebagai model, sehingga pembuatan model Dependency Parser dan Named Entity Recognition dapat menjadi solusinya. Model ini dibuat dengan cara pengkodean menggunakan bahasa pemrograman Python versi 3.x yang dibuat sesuai dengan aturan di library Spacy. Pembuatan model tersebut juga mengandalkan library Spacy dalam proses pemotongan kata (Tokenization), serta proses – proses NLP lainnya. Model ini akan menggunakan dataset dari Universal Dependencies sebagai dataset untuk pembuatan model Dependency Parser dan Named Entity Recognition. Metode yang akan dipakai merupakan metode yang sudah dibuat oleh Spacy di bahasa lain yang sekarang sudah bisa digunakan di Spacy. Model ini akan mengikuti metode dan alur algoritma yang sudah ada di library Spacy. Hasil akhir dari pembuatan model ini akan berupa model Dependency Parser dan Named Entity Recognition yang siap digunakan untuk pemrosesan bahasa alami dengan Bahasa Indonesia. Nantinya model ini akan diunggah ke repositori Spacy untuk dapat dipergunakan secara luas.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: NLP, Spacy, Dependency Parser, Named Entity Recognition, Bahasa Indonesia
Subjects: Teknik Informatika > Soft Computing
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Lia natanaelia utami
Date Deposited: 30 Oct 2019 06:33
Last Modified: 30 Oct 2019 06:36
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/20587

Actions (login required)

View Item View Item