Penerapan Transformasi Linear pada Pemetaan Ruang Vekor Antar Bahasa dalam Word Embedding

Pada zaman ini, penggunaan teknologi dalam membantu aktivitas manusia semakin meningkat. Hal tersebut memicu penelitian-penelitian yang berguna untuk meningkatkan kualitas dari teknologi tersebut. Salah satu topik penelitian pada bidang tersebut yang sering dibahas adalah word embedding. Word embedding merupakan salah satu metode dalam memetakan sebuah kata ke dalam vektor representasinya dengan mempertimbangkan jarak dengan vektor representasi kata yang lain. Dalam word embedding, semakin dekat jarak antara dua vektor representasinya, maka makna antara dua kata yang direpresentasikan akan semakin dekat. Penelitian pada skripsi ini berfokus pada penerapan word embedding yang terjadi antar bahasa. Hal tersebut dapat dilakukan dengan menerapkan konsep transformasi linear ke dalam pemetaan vektor-vektor representasi kata bahasa pertama ke vektor-vektor terjemahannya dalam bahasa kedua. Transformasi linear dalam penelitian ini diperoleh dengan menggunakan metode singular value decomposition. Proses dimulai dengan memetakan kata-kata ke vektor representasinya yang kemudian disusun ke dalam sebuah matriks untuk setiap bahasa. Transformasi linear yang diperoleh kemudian diterapkan pada contoh kasus sederhana dan penerapannya dengan bantuan bahasa pemograman Python. Hasil dari kajian penelitian ini adalah transformasi linear yang memetakan vektor representasi kata antara bahasa pertama dengan bahasa kedua dapat diperoleh dengan menggunakan metode singular value decomposition dengan terlebih dahulu memperoleh matriks yang berisikan vektor-vektor baris dari masing-masing bahasa.

Indonesia

transformasi linear,word embedding,singular value decomposition

Thu Aug 31 2023 11:09:14 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

true

Belum Ada Data