Perbandingan Vector Space Model dan Support Vector Machine Untuk Text Summarization Terhadap Artikel Berbahasa Indonesia
Teks penuh
Dokumen terkait
Memanfaatkan Information Retrieval pada teks mining untuk menemukan ide pokok dalam teks pada artikel berbahasa Inggris, dapat membantu pembaca untuk lebih mudah memahami isi
Pada data Gempa Bumi Tahun 2010- 2014 ini yang saya dapatkan dari Badan Meteorologi,Kimatologi dan Geofisika Sumatra Selatan untuk membandingkan Algoritma Support
Penelitian ini menerapkan algoritma lexrank pada peringkasan teks otomatis pada artikel berbahasa Indonesia, dan menyelidiki pengaruh pemilihan kandidat kalimat dari
Penelitian yang akan dilakukan merupakan pengembangan lanjutan dari Tugas Akhir (Zamuri, 2017) yang menggunakan metode Vector Space Model dalam mencari ide pokok suatu
TwLexAAVNRoot Merupakan data tweet yang sudah dilakukan preprocessing dan dilakukan filtering dengan menghapus kata-kata yang tidak ada di dalam KBBI dan dilakukan proses
Pada Tabel 3 hasil akurasi query pada kata ―operator selluler‖ penjumlahan kelas positif yang dikelompokkan dengan benar berjumlah 56, kelas negatif yang dikelompokkan
Penelitian dengan judul “ Perbandingan Kinerja Naive Bayes dan Support Vector Machine untuk Prediksi Herregistrasi “ bertujuan untuk mengetahui perbandingan kinerja naive bayes
Memanfaatkan Information Retrieval pada teks mining untuk menemukan ide pokok dalam teks pada artikel berbahasa Inggris, dapat membantu pembaca untuk lebih mudah memahami isi
