A Multiple Learning Model Based Voting System for News Headline Classification

Zhu, Fenhong; Dong, Xiaozheng; Song, Rui; Yan, Hong; Zhu, Qiaoming

doi:10.1007/978-3-319-73618-1_69

Cited by 4 publications

(2 citation statements)

References 9 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Metode CNN umumnya dimanfaatkan untuk mengolah citra karena convolution layer dapat dengan mudah mengekstrak fitur-fitur kecil dari suatu citra. Namun, beberapa penelitian telah menerapkan CNN untuk melakukan pengolahan teks berita [3], [8]. Hasil akurasi yang ditunjukkan oleh kedua penelitian tersebut juga dapat dikatakan cukup baik karena memiliki akurasi ≥ 80%.…”

Section: Convolutional Neural Network (Cnn)unclassified

See 1 more Smart Citation

Penerapan Convolutional Long Short-Term Memory untuk Klasifikasi Teks Berita Bahasa Indonesia

Widhiyasana

Semiawan

Mudzakir

et al. 2021

JNTETI

View full text Add to dashboard Cite

Klasifikasi teks saat ini telah menjadi sebuah bidang yang banyak diteliti, khususnya terkait Natural Language Processing (NLP). Terdapat banyak metode yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan klasifikasi teks, salah satunya adalah metode deep learning. RNN, CNN, dan LSTM merupakan beberapa metode deep learning yang umum digunakan untuk mengklasifikasikan teks. Makalah ini bertujuan menganalisis penerapan kombinasi dua buah metode deep learning, yaitu CNN dan LSTM (C-LSTM). Kombinasi kedua metode tersebut dimanfaatkan untuk melakukan klasifikasi teks berita bahasa Indonesia. Data yang digunakan adalah teks berita bahasa Indonesia yang dikumpulkan dari portal-portal berita berbahasa Indonesia. Data yang dikumpulkan dikelompokkan menjadi tiga kategori berita berdasarkan lingkupnya, yaitu “Nasional”, “Internasional”, dan “Regional”. Dalam makalah ini dilakukan eksperimen pada tiga buah variabel penelitian, yaitu jumlah dokumen, ukuran batch, dan nilai learning rate dari C-LSTM yang dibangun. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa nilai F1-score yang diperoleh dari hasil klasifikasi menggunakan metode C-LSTM adalah sebesar 93,27%. Nilai F1-score yang dihasilkan oleh metode C-LSTM lebih besar dibandingkan dengan CNN, dengan nilai 89,85%, dan LSTM, dengan nilai 90,87%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa kombinasi dua metode deep learning, yaitu CNN dan LSTM (C-LSTM),memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan CNN dan LSTM.

show abstract

Section: Convolutional Neural Network (Cnn)unclassified

“…Telah dilakukan juga penelitian yang sama-sama memanfaatkan CNN untuk melakukan klasifikasi berita bahasa Mandarin [8]. Namun, penelitian tersebut mencoba mengombinasikan CNN dengan Gated Recurrent Unit (GRU) dan Support Vector Machine (SVM) untuk membentuk sebuah voting system.…”

unclassified