DM-P14-Text Mining

DM-P14-Text Mining

University

10 Qs

quiz-placeholder

Similar activities

Tek.Kompilasi (P2)

Tek.Kompilasi (P2)

University

10 Qs

CikguAIBot

CikguAIBot

University

6 Qs

QUIZ 1 PRAK WS

QUIZ 1 PRAK WS

University

11 Qs

Algoritma dan Pemrograman

Algoritma dan Pemrograman

University

9 Qs

ASK 2.1 KRIPTOGRAFI DALAM KESELAMATAN DATA

ASK 2.1 KRIPTOGRAFI DALAM KESELAMATAN DATA

KG - University

10 Qs

Menganalisis Informasi dari Internet

Menganalisis Informasi dari Internet

University

15 Qs

Quiz_Pertemuan1_IRS

Quiz_Pertemuan1_IRS

University

15 Qs

Quiz MCC

Quiz MCC

University

10 Qs

DM-P14-Text Mining

DM-P14-Text Mining

Assessment

Quiz

Computers

University

Hard

Created by

Achmad Solichin

FREE Resource

10 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dimaksud dengan text mining?

Proses mengekstrak informasi dari sekumpulan dokumen

Proses mengekstrak informasi dari gambar

Proses mengekstrak informasi dari audio

Proses mengekstrak informasi dari video

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dimaksud dengan preprocessing dalam text mining?

Proses membersihkan teks sebelum ekstraksi fitur

Proses mengubah teks menjadi kalimat

Proses mengubah teks menjadi angka

Proses mengubah teks menjadi token

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dimaksud dengan stemming dalam preprocessing?

Proses memecah teks menjadi token

Proses menghilangkan kata-kata tidak penting

Proses mengubah teks menjadi angka

Proses mendapatkan kata dasar secara morfologis

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa kelebihan dari metode One Hot Encoding dalam ekstraksi fitur?

Mudah diterapkan

Menangkap makna semantik dari data

Ukuran dokumen setelah encoding tetap sama

Tidak menyebabkan persebaran data

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dimaksud dengan Bag of Words (BoW) dalam ekstraksi fitur?

Menggambarkan panjang kata di dalam dokumen

Menggambarkan urutan kata di dalam dokumen

Menggambarkan makna semantik dari kata di dalam dokumen

Menggambarkan jumlah kemunculan suatu kata di dalam dokumen

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa kelebihan dari metode Bag of N-grams dalam representasi teks?

Lambat untuk data besar

Menghasilkan representasi semantik

Mudah diterapkan

Kata yang baru tidak tersedia di vocabulary

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa kekurangan dari metode TF-IDF dalam pemodelan teks?

Tidak merepresentasikan informasi semantik

Lambat untuk data besar

Kata yang baru tidak tersedia di vocabulary

Tidak terjadi permasalahan Out of Vocabulary (OOV)

Create a free account and access millions of resources

Create resources
Host any resource
Get auto-graded reports
or continue with
Microsoft
Apple
Others
By signing up, you agree to our Terms of Service & Privacy Policy
Already have an account?