DM-P14-Text Mining

DM-P14-Text Mining

University

10 Qs

quiz-placeholder

Similar activities

CSS - 19 Januari 2021

CSS - 19 Januari 2021

12th Grade - University

15 Qs

PTI QUIZ 1

PTI QUIZ 1

2nd Grade - Professional Development

10 Qs

Quizz Pengembangan aplikasi SpeechBoard

Quizz Pengembangan aplikasi SpeechBoard

University

10 Qs

Uji Pengetahuan Keamanan Siber

Uji Pengetahuan Keamanan Siber

9th Grade - University

15 Qs

Hari 3 - Kuis Coding & Perkenalan AI

Hari 3 - Kuis Coding & Perkenalan AI

University

10 Qs

Office Word 1

Office Word 1

University

15 Qs

Soal Informatika Kelas V

Soal Informatika Kelas V

5th Grade - University

15 Qs

Quis M. Word

Quis M. Word

University

10 Qs

DM-P14-Text Mining

DM-P14-Text Mining

Assessment

Quiz

Computers

University

Hard

Created by

Achmad Solichin

FREE Resource

AI

Enhance your content

Add similar questions
Adjust reading levels
Convert to real-world scenario
Translate activity
More...

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

Google

Continue with Google

Email

Continue with Email

Classlink

Continue with Classlink

Clever

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Microsoft

Apple

Apple

Others

Others

By signing up, you agree to our Terms of Service & Privacy Policy

Already have an account?