PERBANDINGAN AKURASI DAN PEMBOBOTAN FITUR TEKS PADA PERINGKASAN DOKUMEN BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Bebas
48
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Ketiga kalimat penting tersebut terpilih berdasarkan ringkasan manual pada dokumen latih, sehingga pada tahap pelatihan ini akan menghasilkan sebuah model aturan yang
Fitur-fitur kalimat yang dihasilkan oleh proses pemilihan fitur merupakan fitur-fitur yang akan digunakan klasifikasi naive Bayes untuk penghitungan nilai
Dari hasil pengamatan nilai rata-rata untuk kalimat yang menyerupai judul adalah 0.26 dengan rata-rata terendah 0.01 pada dokumen 76.txt dan tertinggi 0.58 pada dokumen 97.txt.
Sistem ini dapat memberikan kemudahan kepada pengguna yang akan melakukan seleksi fitur pada dokumen teks berbahasa Indonesia, dapat membantu mengurangi fitur
Pada umumnya penelitian mengenai peringkasan teks otomatis mengambil ringkasan pada rangking teratas skor textrank saja, namun pada penelitian ini mencoba
[r]
kromosom baru yang lebih baik. Pindah silang merupakan komponen yang penting dalam GA [9]. Pindah silang adalah operator dari algoritme genetika yang melibatkan dua induk
Peringkasan teks khususnya berita dapat digunakan untuk mendapatkan intisari dari teks berita tanpa membaca keseluruhan teks.. Oleh karena itu, dapat dikembangkan
