Perpustakaan Digital ITB

Tugas akhir ini mengembangkan AMR Parser menggunakan pendekatan one-stage parsing. Pendekatan one-stage parsing merupakan teknik untuk mengurai kalimat bahasa alami Abstract Meaning Representation (AMR) dalam satu kali jalan. Pendekatan one-stage parsing belum pernah dikembangkan sebelumnya untuk AMR parser Bahasa Indonesia. Oleh karena itu, Tugas Akhir ini bertujuan untuk melakukan implementasi pembangkitan graf Abstract Meaning Representation dengan menggunakan one-stage parsing. Algoritma one-stage parsing yang digunakan adalah Graph Sequence Iterative Inference (GSII) GSII adalah algoritma yang mengurai kalimat menjadi AMR dengan membangun representasi grafik kalimat secara iteratif dengan cara membuat keputusan sesuai dengan teks masukan dan keadaan grafik pada langkah tersebut. Setiap langkah menyelesaikan beberapa tugas seperti prediksi konsep, prediksi relasi, dan prediksi label AMR. Metode tambahan yang dilakukan adalah menggunakan AMR Parser Bahasa Indonesia sebelumnya untuk menghasilkan silver dataset yang digunakan untuk proses pelatihan. Berdasarkan hasil eksperimen ditunjukkan kinerja terbaik model AMR parser Bahasa Indonesia diraih dengan menggunakan model IndoBERT-base-p2 pada proses embedding terhadap kalimat masukan dan juga penambahan silver dataset saat proses pelatihan. Model dengan konfigurasi terbaik mendapatkan skor SMATCH 0,870 untuk data uji kalimat sederhana.