Tugas Jurnal

Text Analytic Tools for Semantic Similarity

(Alat Analisis Teks untuk Kesamaan Semantik)

Kelompok 23:

Firda Daffa Utami (52416855)

Hedyana Pratiwi (53416254)

Tyas Kusmuliati (57416466)

Abstrak

Kesamaan semantik merupakan sebuah konsep yang berkaitan antara teks yang didasarkan pada maknanya. Sistem yang didasarkan pada mesin terjemahan menggunakan konsep kata ke kata di tingkat dasar. Penerjemahan juga dapat dicapai dengan konsep kesamaaan semantik. Korpus dan juga teks terjemahannya digunakan. Tujuannya agar mencapai terjemahan berdasarkan keterkaitan antar kalimat dalam korpus. Kegiatan ini akan bermanfaat karena tidak perlu terjemahkan satu-satu dan setiap teks mempunyai mesin terjemahan.

Inti Materi

Kesamaan semantik ini sangatlah penting bagi bidang pemrosesan Bahasa alami, kecerdasan buatan, ilmu kognitif dan psikologi, dan lainnya. Akurasi sistem tergantung seberapa banyak faktor normalisasi ataupun yang lainnya. Cara paling popular untuk membandingkan dua buah objek yaitu dengan membandingkan kesamaan antara dua objek.

Metode yang berfungsi untuk menghitung kesamaan semantik:

·         Kesamaan berdasarkan Corpus

·         Kesamaan berdasarkan ontologis

·         Kesamaan berbasis WordNet

1.      Diagram Arsitektur

Diagram arsitektur ini dibagi jadi 5 bagian terpisah. Beberapa modulnya ada yang bertindak sebagai modul prepocessing dan modul semantik. Persamaan modul kalkulator adalah modul utama yang menghitung kesamaan semantik.

1.1  Segmentasi kalimat

Seringkali terjadi bahwa teks input bukan baris tunggal atau kalimat tetapi bisa berupa teks besar yang terdiri dari beberapa kalimat. Modul ini memecahkan paragraf menjadi kalimat. Berbagai kasus ditangani seperti kehormatan, inisial, tanda seru, dan yang lain.

1.2  NER

NER merupakan entitas yang dinamai atau dapat dari banyak jenis. Misalkan, ciko nama seseorang. Jadi itu datang di bawah entitas bernama ORANG. INDIA adalah tempat dan karenanya berada di bawah antitas LOCATION

1.3  Tokonizer

Konsep utamanya adalah mengubah kalimat menjadi kata-kata sehingga mereka dapat diproses. Kata-kata seperti singkatan harus dianggap sebagai token tunggal daripada token yang berbeda.

1.4  Normalisasi

Normalisasi ini berguna untuk mendapatkan bentuk kata-kata dasar.

1.5  Kesamaan Semantik

Tujuan kesamaan semantic adalah untuk menghitung kesamaan semantic antara kalimat. Ini juga bisa digunakan lebih lanjut untuk terjemahan teks karena teks imput yang cocok dengan teks corpus dapat dengan mudah diterjemahkan.

Metode yang berfungsi untuk menghitung kesamaan semantik:

·         Kesamaan berdasarkan Corpus

·         Kesamaan berdasarkan ontologis

·         Kesamaan berbasis WordNet

Kesimpulan

Dengan cara ini, kesamaan semantic dapat dicapai dengan menggunakan modul-modul yang tadi sudah disebutkan. Karena modul terpisah, tidak hanya kesamaan semantic tercapai tetapi tugas-tugas lain tercapai.

Tugas Animasi 3D Animasi

Kelompok :
Firda Daffa Utami (52416855)
Hedyana Pratiwi (53416254)
Tyas Kusmuliati (57416466)

Pada project kali ini, kami membuat sebuah video animasi 3D sederhana yang berdurasi kurang lebih 4 menit. Disini, kami menggunakan aplikasi blender 3D untuk melakukan modelling dan membuat animasinya. langkah-langkah pembuatan animasi tersebut adalah sebagai berikut:

1.      Buka aplikasi blender kemudian hapus objek kubus yang telah tersedia dengan menggunakan shortcut X.

2.      Kemudian tambahkan objek plane untuk membuat rumputnya dan kita beri material berwarna hijau agar terlihat seperti rumput.

3.      Setelah itu kita objek gajah dengan cara menambahkan objek cube (shift+A), lalu kita pindahkan ke edit mode, dan kita extrude dengan shortcut ctrl+R untuk membuat potongan-potongannya dan kita extrude sedemikian rupa sehingga bentuknya menyerupai hewan gajah. setelah itu kita beri material juga berwarna abu-abu pada objek. Dan jadilah objek gajah.

4.     Selanjutnya, kita buat juga objek lain seperti pohon, gunung, dll, dengan cara yang sama seperti membuat objek gajah tersebut tetapi dengan bentuk yang berbeda-beda.

5.      Kemudian kita letakan objek-objek yang telah dibuat sesuai dengan skema yang ada.

6.   Selanjutnya kita membuat animasinya. yaitu dengan cara atur posisi kameranya dengan menggunakan shortcut N, lalu klik centang "camera to view" dan ketik shortcut 0 untuk mengatur posisi kameranya.

7.    Setelah itu, ketik shortcut I lalu pilih LocRotScale. dan kita atur frame per secondnya. Misalkan jika 1 detik adalah 24 frame, maka total dalam 1 menit adalah 1440 frame. Jadi, untuk menghasilkan video berurasi 2 menit, kita menggunakan kurang lebih 2931 frame.

8.      Kemudian kita merender hasil animasi tersebut dengan menggunakan shortcut F12.

9.    Setelah video hasil render tadi telah selesai, selanjutanya adalah membuat video opening dan creditnya menggunakan aplikasi movie maker.

10.  Dan terakhir upload video tersebut di youtube.

Untuk melihat hasil animasinya bisa klik: https://youtu.be/F283emtGww8