Peringkasan Dokumen Teks Otomatis Berdasarkan Sebuah Kueri Menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory Network - Yuliska Yuliska; Khairul Umam Syaliman (Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE), 2022)
Query-focused summarization atau peringkasan teks otomatis berdasarkan sebuah kueri adalah sebuah bidang penelitian pada natural language processing yang bertujuan untuk menghasilkan sebuah dokumen pendek atau ringkasan dari sekumpulan dokumen panjang, dimana ringkasan yang dihasilkan harus relevan dengan sebuah kueri yang diberikan. Hingga saat ini, berbagai metode deep learning telah digunakan untuk menghasilkan ringkasan dari sebuah maupun banyak dokumen dengan pendekatan abstraktif maupun ekstraktif. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory Network (Bi-LSTM) untuk menghasilkan sebuah ringkasan berdasarkan sebuah kueri dari beberapa dokumen dengan pendekatan ekstraktif. Bi-LSTM merupakan salah satu metode deep learning yang sering digunakan dalam klasifikasi teks. Dataset yang peneliti gunakan adalah DUC 2005-2007 dataset, yang merupakan dataset yang umum digunakan pada text summarization. Berdasarkan eksperimen yang peneliti lakukan, Bi-LSTM mampu menghasilkan ringkasan yang baik, yang dibuktikan dengan skor ROUGE-1 = 43.53, skor ROUGE-2 = 11.40 dan skor ROUGE-L = 18.67.