Implementasi IndoBERT-lite dan RoBERTa untuk Text Minng pada Aplikasi Chatbot Jacob

⭐ Richardson, Benny (2021) Implementasi IndoBERT-lite dan RoBERTa untuk Text Minng pada Aplikasi Chatbot Jacob. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (636kB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (128kB)
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (136kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (901kB) | Preview
	Text BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (629kB)
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
	Text BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (22kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (954kB)

Abstract

Jacob merupakan aplikasi chatbot yang memiliki kemampuan untuk memberikan informasi terkait program Joint Degree informatika Universitas Multimedia Nusantara. Jacob saat ini telah dirancang untuk dapat melakukan text mining secara daring, tetapi bahasa yang digunakan hanya tersedia dalam bahasa Inggris. Pada penelitian ini, dilakukan implementasi pre-trained model IndoBERT-lite dan RoBERTa melalui web service untuk melakukan text mining dalam Bahasa Indonesia. Selain itu, dilakukan juga pre-training dan fine-tuning pada model RoBERTa dengan TyDI QA dan SQuAD Bahasa Indonesia untuk mendapatkan model yang mampu memprediksi jawaban dalam Bahasa Indonesia. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 5 pre-trained model dan evaluasi untuk melihat nilai akurasi/F-Score dari hasil pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan indobert- lite-squad memiliki hasil sebesar 0,8/0,89, roberta-1.5gb-tydiqa sebesar 0,8/0,87, roberta-3gb-tydiqa sebesar 0,47/0,57, roberta-1.5gb-squad sebesar 0,47/0,64, dan roberta-3gb-squad sebesar 0,4/0,57.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Richardson, Benny (00000019860)
Contributors:	Wicaksana, Arya
Keywords:	IndoBERT-lite, Jacob, RoBERTa, SQuAD, text mining, TyDI QA
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software
Sustainable Development Goals:	Goal 08. Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and work for all Goal 09. Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	24 Aug 2021 12:46
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/16801

Actions (login required)

View Item