MEMBANGUN SLANG DICTIONARY UNTUK NORMALISASI TEKS MENGGUNAKAN PRE-TRAINED FASTTEXT MODEL - Junita Amalia (AMIK Mitra Gama, 2022)
Kata Slang merupakan kata yang kompleks, sulit dan tidak dapat diabaikan. Slang digunakan oleh kalangan tertentu dan terbatas sehingga tidak semua orang mengetahui maksud dari percakapan yang dilakukan oleh anggota kelompok. Berdasarkan penelitian terdahulu yang telah dilakukan yaitu pembuatan slang menggunakan proses manual yang memerlukan cukup banyak waktu untuk mengumpulkan kata slang, sehingga penelitian yang kami lakukan bertujuan untuk mengumpulkan kata slang dengan menerapkan Deep Learning yaitu Natural Language Processing dengan menggunakan metode word embedding FastText untuk mempercepat proses pengumpulan kata slang. Penulis melakukan implementasi teknik dan algoritma yang telah dirancang pada tahapan sebelumnya. Tahapan ini memastikan bahwa proses yang dilakukan dalam penelitian dapat dilaksanakan sesuai dengan teori-teori yang mendukung penelitian. Dari gabungan data antara kata komentar youtube dan kamus Bahasa Indonesia, didapatkan 421 kata yang merupakan kata slang. Kata slang ini didapatkan dengan cara proses mencari kesamaan kata (similarity word) antara kata komentar youtube dan kamus Bahasa Indonesia. Dalam membangun kamus slang dari dataset komentar youtube dengan pre-trained FastText model dilakukan proses preprocessing. Selanjutnya dilakukan tahap membuat list token dan list comprehension untuk mendapatkan word vector setiap kata komentar youtube. Untuk mendapatkan vektor kata untuk setiap kata komentar youtube dan kamus Bahasa Indonesia diperlukan metode pre-trained FastText model.