scholarly journals Peringkasan Multidokumen Otomatis dengan Menggunakan Log-Likelihood Ratio (LLR) dan Maximal Marginal Relevance (MMR) untuk Artikel dengan Topik Penyakit Menular Bahasa Indonesia

2018 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 23
Author(s):  
Ikhwan Nizwar Akhmad ◽  
Anto Satriyo Nugroho ◽  
Bambang Harjito
Keyword(s):  
Likelihood Ratio ◽  
Information Overload ◽  
Log Likelihood ◽  
Log Likelihood Ratio ◽  
Bahasa Indonesia

Peningkatan jumlah informasi yang tersedia di internet disamping memberikan manfaat, juga memunculkan masalah tersendiri. Mesin pencarian modern sudah cukup baik untuk mendapatkan informasi tertentu. Namun jumlah informasi yang banyak terkadang menyebabkan pencari informasi kesulitan mendapatkan intisari dari informasi yang dicari. Kondisi ini dikenal sebagai information overload. Peringkasan multidokumen otomatis adalah salah satu solusi untuk masalah ini. Meskipun metode peringkasan multidokumen otomatis sudah dikembangkan sejak 20 tahun lalu, penerapannya dalam Bahasa Indonesia masih terbatas. Dalam tulisan ini, kami melaporkan hasil penelitian yang dilakukan pada peringkasan multidokumen berbahasa Indonesia. Artikel dengan topik penyakit menular merupakan salah satu studi kasus yang menarik untuk peringkasan multidokumen Bahasa Indonesia. Informasi mengenai penyakit menular dibutuhkan oleh masyarakat sehingga tersedia banyak informasi mengenai topik ini di internet. Kondisi ini menyebabkan kemungkinan information overload untuk pencarian dalam topik ini. Dalam penelitian ini, diterapkan peringkasan multidokumen otomatis dengan menggunakan Log-Likelihood Ratio (LLR) untuk mendapatkan topic signature, dan Maximal Marginal Relevance pada artikel dengan topik penyakit menular untuk mendapatkan ringkasan dengan sedikit perulangan informasi. Penelitian ini menghasilkan ringkasan dengan nilai akurasi sebesar 0,4 (dengan menggunakan ROUGE-S9). Selain itu, dalam penelitian ini didapatkan bahwa topic signature (beserta akurasinya) memegang peran penting dalam proses peringkasan dokumen otomatis.

scholarly journals A Corpus-Based Study on the Use of the Logical Connector ‘Thus’ in the Academic Writing of Turkish EFL Learners

2017 ◽  
Vol 10 (2) ◽  
pp. 64
Author(s):  
Serpil Ucar ◽  
Ceyhun Yukselir
Keyword(s):  
Likelihood Ratio ◽  
Academic Writing ◽  
Native Speakers ◽  
American English ◽  
Advanced Learners ◽  
Efl Learners ◽  
Log Likelihood ◽  
Log Likelihood Ratio ◽  
Effect Relation ◽  
Academic Genre

This research was conducted to investigate how frequently Turkish advanced learners of English use the logical connector ‘thus’ in their academic prose and to investigate whether it was overused, underused or misused semantically in comparison to English native speakers. The data were collected from three corpora; Corpus of Contemporary American English and 20 scientific articles of native speakers as control corpora, and 20 scientific articles of Turkish advanced EFL learners. The raw frequencies, frequencies per million words, frequencies per text and log-likelihood ratio were measured so as to compare varieties across the three corpora. The findings revealed that Turkish learners of English showed underuse in the use of the connector ‘thus’ in their academic prose compared to native speakers. Additionally, they did not demonstrate misuse in the use of the connector ‘thus’. Nevertheless, non-native learners of English tended to use this connector in a resultative role (cause-effect relation) more frequently whereas native speakers used it in appositional and summative roles more as well as its resultative role. Furthermore, the most frequent occurrences of ‘thus’ have been in academic genre.

Log-likelihood-ratio-based detection ordering in V-BLAST

2006 ◽  
Vol 54 (2) ◽  
pp. 302-307 ◽  
Author(s):  
Sang Wu Kim ◽  
Kyeong Pyo Kim
Keyword(s):  
Likelihood Ratio ◽  
Log Likelihood ◽  
Log Likelihood Ratio
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document