Model peringkasan teks ekstraktif dwibahasa menggunakan Fitur Kekangan Corak Tekstual

• Main Authors: Suraya Alias, Mohd Shamrie Sainin, Siti Khaotijah Mohammad
• Format: Article
• Language: English
• Published: Penerbit Universiti Kebangsaan Malaysia 2020
• Online Access: http://journalarticle.ukm.my/15722/1/38507-134991-1-PB.pdf; http://journalarticle.ukm.my/15722/; http://ejournals.ukm.my/gema/issue/view/1304
• Institution: Universiti Kebangsaan Malaysia

Di dalam era pencarian maklumat digital, sebuah ringkasan yang dijana secara automatik dapat membantu pembaca mendapatkan maklumat penting dan relevan dengan lebih mudah. Sebahagian besar kajian dan set data penanda aras dalam bidang peringkasan teks secara automatik adalah dalam bahasa Inggeris. Justeru itu, terdapat keperluan kajian dalam bahasa Melayu agar potensi dalam bidang ini lebih kompetitif. Kajian ini juga menyoroti masalah dalam mengenal pasti dan menjana maklumat penting dalam penyediaan ringkasan ekstraktif. Ini kerana model perwakilan teks yang sedia ada seperti BOW mempunyai kelemahan dalam perwakilan semantik yang kurang tepat dan model N-gram pula mempunyai isu penghasilan dimensi vektor kata yang sangat tinggi. Dalam kajian ini, sebuah model peringkasan teks dwibahasa dinamakan MYTextSumBASIC telah dibangunkan untuk menghasilan ringkasan ekstraktif secara automatik dalam versi bahasa Melayu dan bahasa Inggeris. Model MYTextSumBASIC ini menggunakan model perwakilan teks dikenali sebagai FASP yang telah diimprovisasi dengan menggunakan tiga Fitur Kekangan Corak Tekstual iaitu kekangan item kata, kekangan kata urutan bersebelahan dan kekangan saiz urutan. Terdapat tiga fasa utama dalam rangka kerja model MYTextSumBASIC iaitu pembangunan korpus ringkasan bahasa Melayu, pembangunan model MYTextSumBASIC menggunakan perwakilan FASP dan penilaian ringkasan. Dalam fasa penilaian, dengan menggunakan 100 wacana berita bahasa Melayu, prestasi ringkasan yang dihasilkan secara automatik oleh MYTextSumBASIC telah mengatasi ringkasan dari model Baseline (Lead) dan OTS dengan nilai purata tertinggi bagi dapatan semula (R) ialah 0.5849, kejituan (P) ialah 0.5736 dan skor-F (Fm) ialah 0.5772. Bagi penilaian secara manual oleh pakar bahasa, kaedah MYTextSumBASIC telah menghasilkan skor kebolehbacaan sebanyak 4.1 dan 3.87 untuk skor isi kandungan ringkasan yang dihasilkan menggunakan set data rawak. Eksperimen selanjutnya menggunakan set data tanda aras bahasa Inggeris DUC 2002 sebanyak 102 wacana berita juga telah menunjukkan model MYTextSumBASIC telah mengatasi sistem terbaik dan tercorot dalam perbandingan tersebut dengan nilai purata dapatan semula ROUGE-1 (0.43896) dan ROUGE-2 (0.19918). Kesimpulan dari penilaian ringkasan dapat merumuskan bahawa kaedah perwakilan teks FASP yang digunakan sebagai fitur oleh MYTextSumBASIC boleh diaplikasi untuk teks dwibahasa dengan prestasi kompetitif melalui perbandingan dengan model peringkasan teks bahasa Inggeris yang sedia ada.