Part-of-speech (PoS) tagger merupakan salah satu task dalam bidang natural language processing (NLP) sebagai proses penandaan kategori kata (part-of-speech) untuk setiap kata pada teks kalimat masukan. Hidden markov model (HMM) merupakan algoritma PoS tagger berbasis probabilistik, sehingga sangat tergantung pada train corpus. Terbatasnya komponen dalam train corpus dan luasnya kata dalam bahasa Indonesia menimbulkan masalah yang disebut out-of-vocabulary (OOV) words. Penelitian ini membandingkan PoS tagger yang menggunakan HMM+AM (analisis morfologi) dan PoS tagger HMM tanpa AM, dengan menggunakan train corpus dan testing corpus yang sama. Testing corpus mengandung 30% tingkat OOV dari 6.676 token atau 740 kalimat masukan. Hasil yang diperoleh dari sistem HMM saja memiliki akurasi 97.54%, sedangkan sistem HMM dengan metode analisis morfologi memiliki akurasi tertinggi 99.14%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.