Model tas-kata-kata
Model tas-kata-kata (bahasa Inggris: Bag-of-words model) ialah sebuah gambaran sederhana digunakan dalam pengolahan bahasa alami dan pencarian informasi.[1] Dikenal sebagai model ruang vektor.[2] Pada model ini, tiap kalimat dalam dokumen digambarkan sebagai token, mengabaikan tata bahasa dan bahkan urutan kata namun menghitung frekuensi kejadian atau kemunculan kata dari dokumen.[2][3]
Contoh Implementasi
Terdapat dua dokumen teks sederhana D1 dan D2:[1]
D1: "The Sun is a star. Sun is beautiful."
D2: "The Moon is a satellite."
Berdasar pada kedua dokumen tersebut, sebuah kamus dibangun:
{
"The":1
"Sun":2
"is":3
"a":4
"star":5
"beautiful":6
"Moon":7
"satellite":8
}
Dokumen memiliki 8 kata berbeda. Tiap dokumen digambarkan sebagai 8 unsur vektor [1, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 0] [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1] yang mana tiap entri dari vektor mengacu pada jumlah entri dalam kamus.
Catatan kaki
- ^ a b Soumya George K, Shibily Joseph. Text Classification by Augmenting Bag of Words (BOW) Representation with Co-occurrence Feature. IOSR Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE) Volume 16, Issue 1, Ver. V (Jan. 2014), PP 34-38
- ^ a b McTear, Michael (et al.) (2016). The Conversational Interface - Talking to Smart Devices. hlm. 166.
- ^ Saxena, D., Saritha, S. K., & Prasad, V. (2017). Survey Paper on Feature Extraction Methods in Text Categorization. International Journal of Computer Applications, 166(11).