ON FEATURE EXTRACTION FOR ENGLISH HOLY QURAN TAFSEER TEXT CLASSIFICATION

Numerous previous works classified text corpus by topic, sentiment, genre, or author. This investigates a different case of text corpus. The corpus is the tafseer of Holy Quran verses by Al-Jalalayn. Holy Quran dataset is selected as the corpus for this study because of its content which sometimes is difficult to separate even by human judge. The number of distinctive words is small, but the number of noise words is relatively high. The challenge of classifying the Holy Quran is that there are verses that have implicit meaning. To overcome the lack of ability to recognize implicit meaning in the text, WordNet Thesaurus is used to perform a semantic similarity approach. In this research, several processes to classify a document were performed, which were pre-processing, feature extraction, semantic weighting, classifier training, and evaluation. During feature extraction, produced several features as follows: Term Frequency (TF), Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), Part-of-Speech Tagging (POSTAG), and Bigram. The proposed method is performing weight calculation called Document-to-Class semantic similarity. The new measure used in the semantic similarity calculation was a combination of the Wu and Palmer (WUP) method and shortest path semantic similarity method with minor modifications. This was followed with classifier training, where the classification process using a Modified Multinomial Naive-Bayes classifier were performed. The proposed method is to modify the likelihood probability by using a weighted value from a prior process called document-to-class semantic similarity. During evaluation process, we evaluated the classifier performance using the Holy Quran dataset we created. For comparation, we also used an Amazon review dataset, a Yelp review dataset, and an IMDB review dataset. The measures used in the evaluation process were Accuracy, Precision, Recall, and F1-Measure. The F1-Measures for the Holy Quran dataset using feature combination POSTAG, BIGRAM and TF was 60.5 %. The F1 score for combination POSTAG, BIGRAM and TFIDF was 58.6% and The F1 score for combination POSTAG, BIGRAM and proposed Weighted TF 66.4%

Identifikasi Parafrasa pada Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Bayesian Networks

Pada natural language processing identifikasi parafrasa merupakan proses yang penting oleh karena itu diperlukan mesin untuk membedakan secara otomatis frasa-frasa yang berbeda bentuk namun memiliki makna yang sama. Misalnya pada kalimat “penyebab kebakaran hutan”, seharusnya komputer akan mengenali bahwa kalimat tersebut serupa dengan kalimat “sumber kebakaran hutan”. Parafrasa sendiri merupakan pengungkapan kembali suatu tuturan dari sebuah tingkatan atau macam Bahasa menjadi yang lain tanpa mengubah pengertian; Parafrasa dapat diartikan juga sebagai penguraian kembali suatu teks dalam bentuk yang lain, dengan maksud untuk dapat menjelaskan makna yang tersembunyi. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi dua kalimat bahasa Indonesia apakah termasuk parafrasa atau bukan parafrasa. Tahapan yang dilakukan ada tiga yaitu proses preprocessing, pembangunan classifier dan evaluasi performansi. Proses preprocessing terdiri dari tiga tahap yaitu tokenization, non-alphanumerical removal, dan stemming. Data hasil preprocessing tersebut lalu dilakukan proses feature extraction yang bertujuan untuk membangun fitur-fitur baru dari data set tersebut. Fitur yang pertama adalah fitur sintaktik yang merupakan hasil dari perhitungan jarak antara dua kalimat, perhitungan jarak tersebut menggunakan metode Normalized Levhenstein Distance. Fitur yang kedua adalah fitur semantik, fitur ini menghitung kemiripan pasngan kalimat berdasarkan pohon semantik, perhitungan jarak semantik dilakukan dengan menggunakan metode Wu and Palmer. Setelah dilakukan ekstraksi fitur, dataset tersebut dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing. Data training digunakan untuk melatih classifier, sedangkan data testing digunakan untuk menguji performansi classifier. Setelah data selesai dibagi, maka dilakukan diskritisasi nilai fitur dengan clustering menggunakan metode K-Means. Metode yang digunakan untuk melatih classifier adalah Bayesian Networks. Perhitungan parameter yang digunakan classifier ini adalah MAP(Maximum A Posteriori) dan Multinomial Distribution Probability. Hasil dari pengujian data testing terhadap classifier yang didapatkan nilai Precision 61.2%, Recall 84.8%, Akurasi 66.2%, and F1-Measure 71.5%. Kata kunci: identifikasi parafrasa, preprocessing, bayesian networks, MA