Penerapan Text Augmentation untuk Mengatasi Data yang Tidak Seimbang pada Klasifikasi Teks Berbahasa Indonesia
Klasifikasi teks merupakan salah satu tugas yang fundamental dalam natural language processing (NLP). Dalam dunia nyata, data dan sumber daya yang tersedia untuk pengklasifikasian teks terbatas. Salah satu kendala pada data berlabel yang digunakan yaitu imbalanced data atau data yang tidak seimbang...
Saved in:
Main Authors: | Iftitah Athiyyah Rahma, Lya Hulliyyatus Suadaa |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Indonesian |
Published: |
University of Brawijaya
2023-12-01
|
Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/7325 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
Model Klasifikasi Dengan Logistic Regression Dan Recursive Feature Elimination Pada Data Tidak Seimbang
by: Sutarman, et al.
Published: (2024-08-01) -
Penerapan SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Kepribadian MBTI Menggunakan Naive Bayes Classifier
by: Mutiara Persada Pulungan, et al.
Published: (2024-10-01) -
Automated Essay Scoring Menggunakan Semantic Textual Similarity Berbasis Transformer Untuk Penilaian Ujian Esai
by: Kharisma Ayu Pradani, et al.
Published: (2023-12-01) -
Deteksi Spam Berbahasa Indonesia Berbasis Teks Menggunakan Model Bert
by: Muhammad Basil Musyaffa Amin, et al.
Published: (2024-12-01) -
Optimasi Data Tidak Seimbang pada Interaksi Drug Target dengan Sampling dan Ensemble Support Vector Machine
by: Nabila Sekar Ramadhanti, et al.
Published: (2020-12-01)