9
7. Pemrosesan Passages
Tidak semua passages dalam dokumen digunakan dalam proses pembobotan
passages, namun hanya passages yang mengandung tag name entity yang sesuai
dengan kata tanya. Tag yang sesuai tersebut disimpan dalam arrayarrayTag, misalkan
kata tanya “Siapa” maka tag yang disimpan didalam arrayTag adalah ORGANIZATION
dan PERSON.
Sebagai contoh dengan menggunakan query “Siapa saja pejabat yang menjadi
tersangka kasus ilegal logging?” dari 1 dokumen teratas diperoleh passagessebanyak
30. Kemudian dilakukan seleksi berdasarkan named entity sesuai kata tanya. Dalam
contoh queryini passages diseleksi dengan tag ORGANIZATON dan PERSON,
sehingga diperoleh passages
sebanyak 14passages.
8. Pembobotan Passages
Pada tahapan ini dilakukan pembobotan terhadap passagesyang diseleksi berdasarkan
named entity yang dibutuhkan. Pembobotan dilakukan dengan mengikuti tahapan yang
terdapat pada jurnal Ballesteros Xiaoyan- Li 2007 yang dijadikan acuan dalam
penelitian ini, pembobotan passages terdiri dari:
1. Pembobotan passages dari proses
wordmatch sesuai threshold disimpan dalam variabel sThreshold.
2. Pembobotan passages berdasarkan
urutan nilai dari wordQuestion dalam passages. Hasilnya disimpan dalam
variabel sInordered. 3.
Pembobotan passages berdasarkan jumlah nilai dari wordQuestion dalam
passages. Hasilnya disimpan dalam variabel sInSentence.
4. Pembobotan berdasarkan hasil dari
arrayWordMatch dibagi dengan jumlah kata dari passage dengan bobot
arrayWordMatchtertinggi disimpan dalam variabel sWindow.
Fungsi yang digunakan dalam pembobotan passages dapat dilihat pada
Lampiran 5. Implementasi pembobotan dalam penelitian ini menggunakan fungsi yang telah
dikembangkan oleh Chidy 2009, namun penulis melakukan perubahan pada
pembobotan sWindow yaitu pada bagian Score = score +
count_matchW, pada penelitian
Cidhy 2009 W merupakan banyaknya kata pada tiap passage yang dihitung bobotnya,
sedangkan pada penelitian ini W adalah banyaknya kata pada passage yang memiliki
nilai countmatch terbesar antara query dengan kata pada passageyang berada pada n passage
teratas.
Setelah diperoleh empat score dari masing-masing passage kemudian dilakukan
penjumlahan secara linear Heuristic_score = sThreshold +
sInordered + sInSentence + sWindow. Tujuan dari pembobotan passages
adalah memperoleh passages dengan bobot tertinggi yang disimpan dalam variabel
scorePassageDoc.Banyaknya top passage yang digunakan dalam penelitian ini
maksimal adalah 10 passage atau 20 passage. Dari n passage teratas, kandidat jawaban dan
penemu kembalian jawaban akan diterapkan.
Cuplikan n passage teratasdapat dilihat pada Gambar 14. Cuplikann passage teratas
ini menggunakan query “Siapa saja pejabat yang menjadi tersangka kasus ilegal
logging?”.
[docno] = suarakarya.txt [selected_passage] = Hasil
operasi penertibanpengamanan hutan oleh Tim Gabungan yang
digelar ………… [score_passage] = 8.113
Gambar 14 Contoh passageteratas Dengan perolehan nilai untuk masing-masing
jenis pembobotan yaitu 7, 0.5, 0.5 dan 0.113. .
9.
Perolehan Kandidat Jawaban
Kandidat jawaban yang dipilih adalah kata yang memilki tag named entity yang
sesuai dengan kata tanya yang diperoleh dari npassage teratas. Sebagai contoh dengan
menggunakan query “Siapa saja pejabat yang menjadi tersangka kasus ilegal logging?”
akan diperoleh kandidat seperti pada Gambar 15.Indeks pada kandidat jawaban digunakan
untuk menghitung jarak dengan kata-kata yang sesuai dengan query.
10
Array [0] = Array
[27]=[NAME]Ir.H.Badaruddin[NAME] [32]=[NAME]Thamrin Nor[NAME]
[1] = Array [0]=[ORGANIZATION]Pemprov
Kalteng[ORGANIZATION] [33]=[ORGANIZATION]Pemkab
Kobar[ORGANIZATION] [68]=[NAME]Ir.H.Badaruddin[NAME]
[73]=[NAME]ThamrinNor[NAME]
……………………………
Gambar 15 Kandidat jawaban padan passageteratas
10. Perolehan Entitas Jawaban
Kategori