PERBANDINGAN METODE WORD2VEC DAN TF-IDF DENGAN SVM UNTUK KLASIFIKASI TEKS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER (STUDI KASUS PEMILIHAN LEGISLATIF 2024)
Media sosial Twitter merupakan platform terbanyak penyebaran isu berupa teks tentang pemilihan legislatif 2024 di Indonesia. Jumlah teks ada pada media sosial Twitter membutuhkan teknik klasifikasi teks yang tepat seperti TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) dan Word2vec, teknik klasif...
Saved in:
Main Author: | Mujtahidul Haq Mahyunda, - (Author) |
---|---|
Format: | Book |
Published: |
2023-08-18.
|
Subjects: | |
Online Access: | Link Metadata |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
PENERAPAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY DAN TF-IDF DALAM MENENTUKAN RUMPUN JABATAN
by: Rangga Saputra,
Published: (2024) -
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI MAXIM MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI RANDOM FOREST DAN EKSTRAKSI FITUR WORD2VEC
by: Rafid Ammar Adinegoro,
Published: (2023) -
IMPLEMENTASI TERM FREQUENCY-INVERS DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) DAN COSINE SIMILARITY DALAM PENENTUAN REVIEWER PENELITIAN DOSEN UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
by: Hazmi Ramadhan Adli, -
Published: (2020) -
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PRODUK SKIN GAME DI FORUM REVIEW FEMALE DAILY MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAÏVE BAYES DAN TF-IDF
by: Quina Alifa Nanda Prakoso,
Published: (2022) -
PENGARUH PRESTISE SOSIAL SELEBRITI SEBAGAI CALON LEGISLATIF PADA PEMILIHAN UMUM 2024 TERHADAP PREFERENSI POLITIK GENERASI Z DI KOTA BANDUNG
by: Fairuz Akhiarul Anam, -
Published: (2023)