Optimasi Pembobotan pada Query Expansion dengan Term Relatedness to Query-Entropy based (TRQE)

Ludviani, Resti; Hayati, Khadijah F.; Arifin, Agus Zainal; Purwitasari, Diana

doi:10.24002/jbi.v6i3.433

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Salah satunya adalah dengan memanfaatkan sinonim dari sebuah kata yang diusulkan oleh Imrandan dan Nohama (Putra, Effendi, & Arifin, 2018). Selanjutnya, dengan pendekatan morfologi, derivasi leksikal, dan kesamaan semantik semacam sinonim diusulkan oleh Pasca (Ludviani, Hayati, Arifin, & Purwitasari, 2015) yang memiliki batasan yang bergantung pada sumber informasi atau data yang digunakan.…”

Section: Query Expansion (Qe)unclassified

Query Expansion menggunakan Word Embedding dan Pseudo Relevance Feedback

Tanuwijaya

Adam

Anggris

et al. 2019

register. jurnal. ilm. teknologi. sistem. inf.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Kata kunci merupakan hal terpenting dalam mencari sebuah informasi. Penggunaan kata kunci yang tepat menghasilkan informasi yang relevan. Saat penggunaannya sebagai query, pengguna menggunakan bahasa yang alami, sehingga terdapat kata di luar dokumen jawaban yang telah disiapkan oleh sistem. Sistem tidak dapat memproses bahasa alami secara langsung yang dimasukkan oleh pengguna, sehingga diperlukan proses untuk mengolah kata-kata tersebut dengan mengekspansi setiap kata yang dimasukkan pengguna yang dikenal dengan Query Expansion (QE). Metode QE pada penelitian ini menggunakan Word Embedding karena hasil dari Word Embedding dapat memberikan kata-kata yang sering muncul bersama dengan kata-kata dalam query. Hasil dari word embedding dipakai sebagai masukan pada pseudo relevance feedback untuk diperkaya berdasarkan dokumen jawaban yang telah ada. Metode QE diterapkan dan diuji coba pada aplikasi chatbot. Hasil dari uji coba metode QE yang diterapkan pada chatbot didapatkan nilai recall, precision, dan F-measure masing-masing 100%; 70% dan 82,35 %. Hasil tersebut meningkat 1,49% daripada chatbot tanpa menggunakan QE yang pernah dilakukan sebelumnya yang hanya meraih akurasi sebesar 68,51%. Berdasarkan hasil pengukuran tersebut, QE menggunakan word embedding dan pseudo relevance feedback pada chatbot dapat mengatasi query masukan dari pengguna yang ambigu dan alami, sehingga dapat memberikan jawaban yang relevan kepada pengguna. Keywords are the most important words and phrases used to obtain relevant information on content. Although users make use of natural languages, keywords are processed as queries by the system due to its inability to process. The language directly entered by the user is known as query expansion (QE). The proposed QE in this research uses word embedding owing to its ability to provide words that often appear along with those in the query. The results are used as inputs to the pseudo relevance feedback to be enriched based on the existing documents. This method is also applied to the chatbot application and precision, and F-measure values of the results obtained were 100%, 70%, 82.35% respectively. The results are 1.49% better than chatbot without using QE with 68.51% accuracy. Based on the results of these measurements, QE using word embedding and pseudo which gave relevance feedback in chatbots can resolve ambiguous and natural user’s input queries thereby enabling the system retrieve relevant answers.

show abstract

Section: Query Expansion (Qe)unclassified