<![CDATA[Tujuan dari artikel ini adalah membuat kajian literatur terhadap metode pelabelan part-of-speech (POS tagger) untuk Bahasa Indonesia yang telah dilakukan selama 11 tahun terakhir (sejak tahun 2008). Artikel ini dapat menjadi roadmap POS tagger Bahasa Indonesia dan juga dasar pertimbangan untuk pengembangan selanjutnya agar menggunakan dataset dan tagset yang standar sebagai benchmark metode. Terdapat 15 publikasi yang dibahas, pembahasan meliputi dataset, tagset dan metode yang digunakan untuk POS tag Bahasa Indonesia. Dataset yang paling banyak digunakan dan paling mungkin menjadi corpus standar adalah IDN Tagged Corpus terdiri dari lebih dari 250.000 token. Tagset Bahasa Indonesia hingga saat ini belum terstandarisasi dengan jumlah label bervariasi dari 16 tag hingga 37 tag. Metode yang paling banyak dikembangkan dan berpotensi menjadi state-of-the-art adalah neural network, dengan varian metode biLSTM dan CRF dan sejauh ini memberikan skor F1 dan akurasi tertinggi (>96%).]]>
Copyrights © 2019
