Eliminasi Non-Topic Menggunakan Pemodelan Topik untuk Peringkasan Otomatis Data Tweet dengan Konteks Covid-19
Akun twitter, seperti Suara Surabaya, dapat membantu menyebarkan informasi tentang COVID-19 meskipun ada bahasan lainnya seperti kecelakaan, kemacetan atau topik lain. Peringkasan teks dapat diimplementasikan pada kasus pembacaan data twitter karena banyaknya jumlah tweet yang tersedia, sehingga ak...
Saved in:
Main Authors: | Putri Damayanti, Diana Purwitasari, Nanik Suciati |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Indonesian |
Published: |
University of Brawijaya
2021-02-01
|
Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4324 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
Deteksi Kejadian Lalu Lintas pada Teks Twitter dengan Pendekatan Klasidikasi Multi-Label Berbasis Deep Learning
by: Luthfi Atikah, et al.
Published: (2022-02-01) -
Jaringan Komunitas Berbasis Similaritas Topik Bahasan dan Emosi untuk Mengidentifikasi Perilaku Pengguna Twitter
by: Apriantoni Apriantoni, et al.
Published: (2023-02-01) -
Peringkasan Artikel Berbahasa Indonesia Menggunakan TextRank dengan Pembobotan BM25
by: Yurdha Fadhila Hernawan, et al.
Published: (2022-02-01) -
Temu Kembali Citra Tenun Nusa Tenggara Timur menggunakan Esktraksi Fitur yang Robust terhadap Perubahan Skala, Rotasi, dan Pencahayaan
by: Budiman Baso, et al.
Published: (2020-02-01) -
Arsitektur Sistem Percakapan Otomatis Berbahasa Indonesia dengan Normalisasi Bahasa Informal Menjadi Baku
by: Muhammad Fathur Rahman Khairul, et al.
Published: (2024-10-01)