Memory-Based Shallow Parsing

We present memory-based learning approaches to shallow parsing and apply these to five tasks: base noun phrase identification, arbitrary base phrase recognition, clause detection, noun phrase parsing and full parsing. We use feature selection techniques and system combination methods for improving the performance of the memory-based learner. Our approach is evaluated on standard data sets and the results are compared with that of other systems. This reveals that our approach works well for base phrase identification while its application towards recognizing embedded structures leaves some room for improvement

Introduction to the CoNLL-2002 Shared Task: Language-Independent Named Entity Recognition

We describe the CoNLL-2002 shared task: language-independent named entity recognition. We give background information on the data sets and the evaluation method, present a general overview of the systems that have taken part in the task and discuss their performance.Comment: 4 page

Introduction to the CoNLL-2000 Shared Task: Chunking

We describe the CoNLL-2000 shared task: dividing text into syntactically related non-overlapping groups of words, so-called text chunking. We give background information on the data sets, present a general overview of the systems that have taken part in the shared task and briefly discuss their performance.Comment: 6 page

Introduction to the CoNLL-2001 Shared Task: Clause Identification

We describe the CoNLL-2001 shared task: dividing text into clauses. We give background information on the data sets, present a general overview of the systems that have taken part in the shared task and briefly discuss their performance

Introduction to the CoNLL-2003 Shared Task: Language-Independent Named Entity Recognition

We describe the CoNLL-2003 shared task: language-independent named entity recognition. We give background information on the data sets (English and German) and the evaluation method, present a general overview of the systems that have taken part in the task and discuss their performance

Pengembangan Elemen Balok Timoshenko Berbasis Kriging Bebas Locking Untuk Analisis Stabilitas Dan Getaran Bebas

Metode Elemen Hingga berbasis Kriging (MEH-K) adalah Metode Elemen Hingga (MEH) jenis baru yang menggunakan Interpolasi Kriging untuk membentuk shape function-nya. Penggunaan interpolasi Kriging secara umum menunjukkan hasil yang lebih akurat pada suatu analisa struktur dibandingkan dengan penggunaan shape function MEH standar dengan diskritisasi yang sama. Adanya penelitian ini adalah untuk mengembangkan suatu elemen balok Timoshenko berbasis Kriging yang diharapkan dapat bebas dari fenomena shear locking. Batasannya adalah pada analisis statik, getaran bebas, dan stabilitas saja. Dari penelitian ini, didapatkan bahwa fenomena shear locking pada elemen balok Timoshenko berbasis Kriging dan dapat diatasi secara efektif dengan menggunakan metode Discrete Shear Gap (DSG), sedangkan metode Modified Field Matching (MFM) gagal dalam upaya mengeliminasi shear locking. Hasil analisa yang ditunjukkan juga membuktikan bahwa MEH-K dengan DSG menghasilkan hasil yang sangat akurat, baik untuk analisis statik, getaran bebas, maupun analisa stabilitas

Kajian Berbagai Metode Integrasi Langsung Untuk Analisis Dinamis

Proses perhitungan analisis dinamis dapat diselesaikan dengan bantuan program yang sudah ada, seperti SAP2000, Seismostruct, dan Opensees. Dalam beberapa program, pengguna dihadapkan dengan pilihan-pilihan metode penyelesaian analisis dinamis. Dilakukan kajian untuk mempelajari metode integrasi langsung pada analisis dinamis, dengan tinjauan keempat metode yaitu metode diferensiasi terpusat, metode Houbolt, metode Wilson dan metode Newmark, sehingga dapat diketahui perbedaan masing-masing metode integrasi langsung dalam analisis dinamis dari sisikeunggulan dan kekurangan. Didapatkan beberapa kesimpulan dari keempat metode integrasi langsung analisis dinamis, dimana beberapa kesimpulan dapat digunakan untuk menentukan metode integrasi langsung yang akan digunakan untuk menyelesaikan persamaan analisis dinamis

Studi Teknik Discrete Shear Gap Pada Elemen Balok Timoshenko

Salah satu fenomena yang ada dalam penggunaan MEH untuk masalah struktur balok adalah fenomena shear locking. Salah satu metode untuk mengatasi fenomena tersebut adalah metode Discrete Shear Gap (DSG), yaitu metode yang digunakan dengan cara memodifikasi Perumusan regangan geser pada MEH konvensional menjadi regangan geser DSG. Penggunaan regangan geser DSG menunjukkan hasil yang secara umum lebih eksak dan akurat dibandingkan penggunaan regangan geser biasa. Adanya penelitian ini adalah untuk fenomena shear locking pada balok Timoshenko. Dari penelitian ini, didapatkan bahwa dengan metode DSG, elemen balok Timoshenko bebas dari shear locking. Hasil analisa juga membuktikan bahwa metode DSG efektif digunakan untuk semua jenis elemen balok Timoshenko pada ketebalan yang sangat tipis, normal, dan sangat tebal