Ekstraksi informasi melalui Query Oriented Multi Document Summarization menggunakan Latent Semantic Analysis

Rivanto, Galih Kusuma (2007) Ekstraksi informasi melalui Query Oriented Multi Document Summarization menggunakan Latent Semantic Analysis. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Dengan semakin melimpahnya informasi yang mengalir setiap hari, ringkasan menjadi sesuatu yang penting. Tujuan dari ringkasan adalah memberikan ekstraksi dari dokumen dengan menyajikan inti dokumen secara singkat namun memenuhi keperluan pembaca. Dibanding membaca keseluruhan dokumen, pembaca akan cepat mempelajari isi dari sebuah dokumen dari sebuah ringkasan. Besarnya jumlah dan ukuran dokumen yang menjadi sumber ringkasan mendorong penelitian tentang otomasi peringkasan dokumen. Salah satu metode yang sering digunakan adalah Latent Sematics Analysis . Metode ini memanfaatkan analisis persamaan semantik antar kata dengan menggunakan sumber dokumen berskala besar. Metode Latent Semantics Analysis dikembangkan dan dipatenkan oleh Scott Deerwester, Susan Dumais, George Furnas, Richard Harshman, Thomas Landauer, Karen Lochbaum dan Lynn Streeter pada tahun 1988 (Wikipedia, 2006). Dengan berkembangnya metode dan pendekatan dalam otomasi peringkasan dokumen, muncul tantangan untuk menyediakan hasil ringkasan yang informatif dan mememenuhi keinginan pembaca. Memanfaatkan user defined query, muncul metode-metode untuk menjawab tantangan tersebut. Salah satu metode yang dikembangkan secara itensif adalah EMBRA System .

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/MIPA/2007/218/050703250
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User: Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id
Date Deposited: 13 Dec 2007 09:43
Last Modified: 07 Mar 2022 03:43
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/151719
[thumbnail of 050703250.pdf]
Preview
Text
050703250.pdf

Download (5MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item