Rachmad Imam Tarecha, Farid Wahyudi, Urnika Mudhifatul Jannah
{"title":"Penanganan Negasi dalam Analisa Sentimen Bahasa Indonesia","authors":"Rachmad Imam Tarecha, Farid Wahyudi, Urnika Mudhifatul Jannah","doi":"10.33379/jusifor.v1i1.1276","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Analisa sentimen merupakan bagian dari proses opinion mining yang termasuk di lingkup kerja pemrosesan bahasa alami dalam domain kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan untuk analisa sentimen ini digunakan untuk mengotomasikan proses analisa sentimen yang biasa dilakukan manusia, namun sudah tidak memungkinkan lagi karena jumlah data yang sagat besar. Dengan teknologi pemrosesan bahasa alami, analisa sentimen dapat dilakukan secara otomatis meskipun banyak data. Teknologi analisa sentimen ini sayangnya menghadapi tantangan serius seperti adanya negasi kata atau kalimat yang membalik makna pesan. Jika negasi tidak diatasi, maka analisa sentimen menjadi tidak valid. Karena itu penelitian ini berupaya menangani negasi kata atau kalimat dalam proses analisa sentimen. Metode yang digunakan berupa proses pembalikan nilai menggunakan fungsi invers jika dalam sebuah kata atau kalimat memuat pesan negasi. Selain inversi juga ditambahkan mekanisme reduksi nilai untuk penanda negasi numeral tak tentu. Penggunaan inversi atau reduksi ditentukan berdasarkan klasifikasi jenis negasinya. Setelah negasi ditangani, didapati bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan akurasi analisa sentimen.","PeriodicalId":305773,"journal":{"name":"Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (JUSIFOR)","volume":"15 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-06-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (JUSIFOR)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33379/jusifor.v1i1.1276","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

情感分析是人工智能领域中自然语言处理领域的一部分。人工智能来进行情绪分析,以推进人类通常的情感分析过程,但由于大量的数据,这种分析不再可能。有了自然语言处理技术,即使有大量的数据,感情分析也可以自动进行。不幸的是,这种情绪分析技术面临着诸如诗歌或句子解释性的严重挑战。如果否定没有解决,那么情感分析就是无效的。因此,本研究寻求在情绪分析过程中处理词义。如果在一个单词或句子中包含否定信息,则使用值进程逆转的方法。除了倒置,还为未确定的数字否定标记添加了价值还原机制。根据底片类型的分类,可以决定转译或还原。经处理后,发现建议的方法可以提高情绪分析的准确性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penanganan Negasi dalam Analisa Sentimen Bahasa Indonesia
Analisa sentimen merupakan bagian dari proses opinion mining yang termasuk di lingkup kerja pemrosesan bahasa alami dalam domain kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan untuk analisa sentimen ini digunakan untuk mengotomasikan proses analisa sentimen yang biasa dilakukan manusia, namun sudah tidak memungkinkan lagi karena jumlah data yang sagat besar. Dengan teknologi pemrosesan bahasa alami, analisa sentimen dapat dilakukan secara otomatis meskipun banyak data. Teknologi analisa sentimen ini sayangnya menghadapi tantangan serius seperti adanya negasi kata atau kalimat yang membalik makna pesan. Jika negasi tidak diatasi, maka analisa sentimen menjadi tidak valid. Karena itu penelitian ini berupaya menangani negasi kata atau kalimat dalam proses analisa sentimen. Metode yang digunakan berupa proses pembalikan nilai menggunakan fungsi invers jika dalam sebuah kata atau kalimat memuat pesan negasi. Selain inversi juga ditambahkan mekanisme reduksi nilai untuk penanda negasi numeral tak tentu. Penggunaan inversi atau reduksi ditentukan berdasarkan klasifikasi jenis negasinya. Setelah negasi ditangani, didapati bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan akurasi analisa sentimen.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信