### 14.2 Peringkasan Dokumen

Meringkas dokumen berarti mengerti keseluruhan isi teks/dokumen, kemudian
mampu menyampaikan kembalisebanyak/seakurat mungkinmaksud
dokumen asli, ke dalam bentuk yang lebih singkat [105, 106, 57]. Suatu
ringkasan harus lebih pendek dibanding dokumen asli. Dengan demikian, sulit
untuk dikatakan bahwa suatu ringkasan dapat memuat keseluruhan isi dokumen.
Karena itu, ringkasan hanya memuatsebanyak/seakurat mungkin
maksud dokumen asli, diberikan _constraint_ jumlah kata maksimum pada
ringkasan. Ada beberapa jenis peringkasan dokumen dilihat dari berbagai
sudut pandang, misal:

1. Banyaknya dokumen yang diringkas, meringkas satu dokumen (single-
    document summarization) [107] atau banyak dokumen (multi-document
    summarization) [108] menjadi satu ringkasan.
2. Indikatif atau Informatif. Indikatif berarti menyediakan _pointer_ ke bagian
    dokumen (misal membuat daftar isi). Informatif berarti meyampaikan se-
    banyak/seakurat mungkin maksud dokumen asli ke dalam bentuk lebih
    singkat. Pada masa sekarang, hampir seluruh riset peringkasan dokumen
    mengacu untuk menyediakan ringkasan yang informatif.
3. Domain. Hasil ringkasan bergantung pada domain dokumen, misalkan
    berita atau novel. Pada domain berita, hal yang penting untuk dimuat


220 14 Penerapan Pembelajaran Mesin

```
dalam ringkasan adalah 5W1H (what, who, when, whom, where, how) [109],
sementara pada novel mungkin kita ingin tahu kejadian-kejadian yang ada
(beserta urutannya).
```
4. Generik, _query-based_, atau _tailored_. Generik berarti menghasilkan ringkasan
    untuk umum, dalam artian tidak ada _target user_ secara spesifik, e.g.,re-
    viewbuku [105]. _Query-based_ artinya menghasilkan ringkasan dokumen
    berdasarkan _query_ yang diberikan _user_, i.e., ringkasan adalah informasi
    spesifik yang dibutuhkan oleh _user_ [110]. _Tailored_ berarti menyajikan
    informasi dengan tipe spesifik. Misalkan pada berita terdapat informasi
    5W1H, kita hanya ingin mencari tahu informasihow.
5. Ekstraktif [111] atau abstraktif [57]. Ekstraktif berarti ringkasan hanya
    memuat unit informasi yang ada di dokumen asli. Analoginya seperti
    memilih potongan dari dokumen asli sebagai ringkasan ( _copy_ ). Abstraktif
    berarti ringkasan dapat memuat unit informasi yang mungkin tidak ada
    di dokumen asli. Analoginya seperti mengerti dokumen kemudian menulis
    ulang (parafrase).
Hal terpenting untuk diingat adalah peringkasan dokumen (apa yang
diringkas, ringkasan harus memuat apa, dsb) sangat bergantung padatujuan
ringkasan(siapa pembaca ringkasan, untuk apa ringkasan dihasilkan).
Diktat ini akan membahas _framework_ (kerangka kerja/berpikir) peringkasan
dokumen dan bagaimana _machine learning_ membantu peringkasan dokumen.
Secara umum, ada beberapa tahap pada proses peringkasan dokumen secara
otomatis, terlepas dari tipe peringkasan dokumen yang dijabarkan [105,
112, 113, 106, 114, 109, 108, 107, 57, 115]:

1.Representation– Melakukan pemisahan dan representasi unit informasi;
pada umumnya adalah kalimat, kata, atau frase. Dalam artian, kita menganggap
dokumen tersusun atas sekuens kalimat, kata, atau frase. Kita
potong-potong unit informasi pada dokumen lalu, unit informasi dapat direpresentasikan
sebagai vektor untuk tiap unitnya [116]. Kita pun dapat
menggali hubungan antara unit informasi (misal direpresentasikan sebagai
graf) untuk kemudian mencari unit mana yang sentral [109, 117].
2.Filtering– Menyaring informasi. Unit manakah yang penting/tidak penting.
Unit mana yang dibutuhkan/tidak dibutuhkan. Unit mana yang
relevan/tidak relevan. Unit mana yang representatif/tidak representatif.
Teknik menyaring informasi sangat bergantung pada representasi unit
pada tahap sebelumnya (e.g., vektor atau graf). Secara singkat, tahap ini
memilih unit informasi berdasarkan tujuan. Model pembelajaran mesin
_bias_ anya paling sering digunakan pada tahap ini.
3.Gene _ratio_ n – Menghasilkan ( _generate_ ) ringkasan. Bagian ini membutuhkan
pengetahuan mengenai bidang pemrosesan bahasa alami (natural
language processing) (NLP). Pada diktat ini, tidak akan dibahas.
Teknik _machine learning_ dapat berperan penting pada keseluruhan tahapan
diatas, khususnya tahap kedua ( _filtering_ ). Kami akan memberikan studi


```
14.2 Peringkasan Dokumen 221
```
kasus pada subbab 14.2.1 agar lebih jelas. Sistem peringkasan dokumen yang
membagi-bagi proses menjadi tahapan-tahapan tersebut disebut _pipelined approach_.
Artinya kita melakukan proses diatas sebagai tahap-tahap berbeda
(independen satu sama lain). Selain _pipelined approach_, kita juga dapat memandang
peringkasan dokumen dengan _single-view approach_ (subbab 14.2.2),
artinya keseluruhan proses tersebut terjadi bersamaan.

14.2.1 Pipelined Approach

Subbab ini akan memuat cerita singkat tentang peringkasan _paper_ [112, 115].
Berdasarkan teori _argumentative zoning_ [112], _paper_ terdiri dari zona-zona
dengan tujuan komunikatif yang berbeda. Dengan bahasa yang lebih mudah,
tiap kalimat (unit informasi) pada _paper_ memiliki tujuan komunikasi yang
berbeda. Misalnya ada kalimat yang menyatakan tujuan penelitian, latar belakang
penelitian, atau hasil penelitian. Tujuan komunikasi kalimat disebut
_rhetorical categories_ [118].
Ringkasan, dalam bentuk abstrak atau judul _paper_ memiliki pola [119,
115]. Dalam artian, suatu ringkasan bisa jadi hanya memuat informasi denganrhetorical
categoriestertentu ( _tailored summary_ ). _Machine learning_ dapat
digunakan untuk mengklasifikasikan kalimat (unit informasi) ke kelas
masing-masing [118, 115]. Pertama-tama setiap kalimat direpresentasikan
menjadi _feature vector_ (ingat kembali materi bab 3 dan bab 4). Sebagai contoh, _paper_ [115]
merepresentasikan kalimat pada _paper_ sebagai _feature vector_
berdasarkan fitur-fitur sebagai berikut:

1. Posisi. Lokasi kalimat dibagi dengan panjang teks (numerik).
2. Kata kunci ( _lexicon_ ). Apakah kalimat memuat kata kunci yang eksklusif
    untuk _rhetorical category_ tertentu ( _binary_ – ya atau tidak).
3. Bobot kalimat, i.e., seberapa “penting” kalimat tersebut. Hal ini dapat
    dihitung menggunakan TF-IDF (ingat bab 12) kata pada kalimat (nu-
    merik).
4. Kategori sebelumnya. _Rhetorical category_ kalimat sebelumnya (nominal).
    Setelah diubah menjadi _feature vector_, teknik _machine learning_ digunakan
untuk mengklasifikasikan kalimat menjadi kelas _rhetorical categories_ yang
sesuai. Dengan demikian, kita dapat menyaring kalimat berdasarkan tipe informasi
mana yang kita inginkan, berdasarkan tujuan peringkasan. Selanjutnya,
teknik NLP digunakan untuk memproses informasi yang disaring untuk
menghasilkan ringkasan. Materi tersebut diluar bahasan diktat ini.

14.2.2 Single-view Approach

Pada _pipelined approach_, setiap tahapan peringkasan dokumen ( _representation_, _filtering_,
dan _generation_ ) dianggap sebagai tahap yang independen satu
sama lain. Permasalahannya adalah kesalahan pada suatu tahap akan mempengaruhi
tahap berikutnya. Opsi lain adalah dengan melakukan keseluruhan


222 14 Penerapan Pembelajaran Mesin

proses sebagai satu tahapan yang utuh ( _end-to-end_ ). Metode ini memiliki kaitan
yang erat dengan teknik _machine translation_, yang pada masa sekarang
populer didekati dengan teknik _deep learning_ ( _sequence to sequence_ encoder–
_decoder_ ) [57, 81, 80, 89, 120, 121]. Dokumen tersusun atas sejumlahTsekuens
unit informasi (e.g., kata, frase)u=u 1 ,u 2 ,...,uT. Sebuah ringkasan adalah
M buah sekuens unit informasir =r 1 ,r 2 ,...,rM dimana M < T. Tujuan
peringkasan adalah untuk mencarirterbaik, sedemikian sehingga dapat
memenuhi persamaan 14.1.

```
arg max
r
```
```
p(r|u) (14.1)
```
Pada umumnya, terdapat suatu variabel tambahanθyang mengendalikan
( _govern_ ) probabilitas tersebut. Sehingga secara lebih tepat, persamaan 14.1
diubah menjadi persamaan 14.2.

```
arg max
r
```
```
p(r|u,θ) (14.2)
```
Perhatikan, persamaan 14.2 adalah bentuk yang dapat di _model_ kan menggunakansequence
to sequence encoder– _decoder_. Selain peringkasan dokumen,
banyak permasalahan pada bidang _natural language processing_ memiliki bentuk
yang “mirip”, seperti: _part-of-speech tagging_ [122], _named entity recognition_ [123],
mesin translasi [81] dan rekonstruksi paragraf [124].

