Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/513338| Title: | Algoritma kelip-kelip dengan penambahbaikan pengekstrak fitur untuk pembelajaran taksonomi dari teks Melayu |
| Authors: | Tri Basuki Kurniawan (P54418) |
| Supervisor: | Mohd Zakree Ahmad Nazri, Prof. Madya Dr. |
| Keywords: | Semantic Web Ontologies (Information retrieval) Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations Dissertations, Academic -- Malaysia |
| Issue Date: | 8-Jul-2018 |
| Description: | Taksonomi adalah menyusun konsep suatu domain pengetahuan, Membina dan menyelenggara taksonomi secara manual adalah tugas membosankan dan memakan masa. Banyak taksonomi buatan telah dibina berasaskan kedua-dua domain terbuka berikut contohnya, WordNet dan domain khusus (mis., MeSH, untuk bidang perubatan). Namun, pengetahuan sentiasa berubah dan berkembang. Akibatnya, walaupun untuk membangunkan taksonomi domain khusus, taksonomi hasil buatan tangan (manual) tidak dapat dielakkan menjadi punca kekurangan liputan, dan mahal untuk terus dikemas kini. Ini telahmenarik minat penyelidikan dalam mempelajari teks taksonomi secara automatik dari teks. Tesis ini mencadangkan algoritma kelip-kelip yang tidak dikawal selia untuk mempelajari taksonomi secara automatik dari awal dengan menganalisis korpus teks Melayu yang diberikan. Pendekatan penyelidikan ini direka unutk menangani masalah kejarangan data, sehingga dapat secara efektif mendorong taksonomi bahkan dari korpora Melayu kecil. Tesis ini menyumbang tiga sumbangan penting. Pertama, ia melakukan penaakulan untuk membina taksonomi berdasarkan kaedah algoritma kelip-kelip sebagai kaedah pengelompokan berhierarki dan hipotesis distribusi Harris, yang dapat menangkap hubungan di antara konsep. Kedua, tesis ini mencadangkan algoritma berasaskan kelip-kelip untuk membina hubungan taksonomi. Dan ketiga, membina pelombong teks berdasarkan prinsip pindah pembelajaran, Penguraian Nilai Tunggal dan Pengindeksan Semantik Pendam. Penilaian empirik terhadap tiga teks Melayu menunjukkan kegunaan pendekatan yang dicadangkan. Secara empiris, kami membandingkan model yang dicadangkan bernama AKK-PD dan AKK-PT kepada satu set pendekatan terkini ke atas tiga domain yang berbeza iaitu Fiqh, Teknologi Malumat dan Biokimia. Keputusan menunjukan bahwa AKK-PD dan AKK-PT adalah lebih baik dari pendekatan yang dibandingkan pada korpora yang diuji. Di samping itu, kajian kami menunjukkan bahwa (i) algoritma pengelompokan berhierarki berasaskan Kelip-kelip meningkatkan ukuran-F Tindanan Taksonomi (FTO) dan (ii) strategi perlombongan teks kami meningkat ketepatan leksikal dan ketepatan taksonomi.,Ph.D. |
| Pages: | 221 |
| Call Number: | TK5105.88815.T735 2018 3 tesis |
| Publisher: | UKM, Bangi |
| Appears in Collections: | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ukmvital_119242+SOURCE1+SOURCE1.0.PDF Restricted Access | 3.24 MB | Adobe PDF |  View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.