Ekspansi Singkatan — Resolusi Akronim dan Bentuk Singkat
Resolusi singkatan dan akronim adalah sebuah alur pemrosesan bahasa alami yang memetakan setiap bentuk singkat dalam sebuah teks ke definisi lengkapnya menggunakan petunjuk kontekstual dari teks di sekitarnya. Hal ini sangat penting dalam dokumen medis, hukum, dan teknis, di mana akronim yang sama dapat memiliki makna yang sama sekali berbeda di berbagai domain. Algoritma dasar bidang ini diterbitkan oleh Schwartz dan Hearst (2003) untuk literatur biomedis dan sejak itu telah diperluas dengan pendekatan berbasis neural dan transformer.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Schwartz, A.S. & Hearst, M.A. (2003). A Simple Algorithm for Identifying Abbreviation Definitions in Biomedical Text. Pacific Symposium on Biocomputing (PSB), 8, 451-462. link ↗
- Veyseh, A.P.B. et al. (2022). MACRONYM: A Large-Scale Dataset for Macroeconomic Acronym Understanding. Findings of NAACL 2022. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Abbreviation and Acronym Resolution. ScholarGate. https://scholargate.app/id/text-mining/abbreviation-expansion
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Ekstraksi InformasiPenambangan Teks↔ compare
- Pengenalan Entitas Bernama (NER)Penambangan Teks↔ compare
- Normalisasi TeksPenambangan Teks↔ compare
- Disambiguasi Makna Kata (WSD)Penambangan Teks↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →