Implementasi shallow parsing natural language processing pada sistem automatic customer service

Antares, Ahmad Eries (2013) Implementasi shallow parsing natural language processing pada sistem automatic customer service. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (841kB)
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (841kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (874kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB) | Preview
	Text BAB VI.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (809kB)
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (806kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (787kB)

Abstract

Sebuah sistem hasil implementasi teknologi Natural Language Processing, Question Answering System dengan metode Shallow-Parsing untuk Bahasa Indonesia. Implementasi ini dilakukan pada sebuah sistem tanya-jawab untuk automatic customer service. Pada penelitian ini, teknologi yang digunakan dalam melakukan parsing untuk Information Extraction (IE) System adalah metode Shallow-Parsing. Sedangkan untuk teknologi yang digunakan dalam Speech Recognition dan Text-to-Speech adalah Android SpeechRecognizer dari Google API. Dari data hasil uji coba penelitian diperoleh bahwa implementasi teknologi Shallow-Parsing ini telah berhasil digunakan pada Natural Language Processing khususnya Question Answering System. Dimana sistem dapat melakukan ekstraksi informasi serta text chunking seperti frasa tanya, dan frasa - frasa kunci yang terdapat di dalam input yang diberikan. Untuk implemetasinya pada sistem automatic customer service sendiri, diperoleh hasil pengujian yang juga cukup baik dimana dari 100 pertanyaan yang diujikan, sistem berhasil menjawab 89 pertanyaan dengan benar sehingga akurasi kebenaran jawaban sistem ini adalah 89% untuk 100 pertanyaan.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	02 Aug 2017 04:08
Last Modified:	26 Jan 2023 02:05
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1559

Actions (login required)

View Item