kita menanti ajal.

kisah bbc: orang sakit kanker menjelang kematian; kisah kita menanti ajal.

melatih vocabulary

melatih vocabulary bhs Inggris al. bisa dengan Google Image Labeler.

sayang lemparannya meleset

"This is a farewell kiss, you dog. This is from the widows, the orphans and those who were killed in Iraq."
Muntadar al-Zeidi

tulisan pelabelan peran semantik secara manual

Buat tulisan tentang pelabelan peran semantik bahasa Indonesia secara manual dengan mengacu ke FrameNet dan PropBank

BNC, ANC

British National Corpus (BNC) dan American National Corpus (ANC)

Indonesian?
Melayu?

diskusi summarization

Setiap Kamis pagi dan Selsa sore saya ketemu dengan tim penelitian text summarization (Nur, Febi, Husnul, Devi dan kemungkinan sebentar lagi bertambah beberapa mahasiswa). Kosentrasi utama sekarang adalah "graph-based for ranking summarization" Ide dasarnya adalah menerapkan PageRank untuk summarization. pelopor teknik ini adlaah LexRank dan TextRank.

Diskusi tadi pai al. membahas.

* apa perbedaan LexRank dengan TextRank?

Pada paper LexRank ada tida teknik: pertama yang sederhana, kedua menggunakan PageRank, ketiga continuos. Yang paling utama adalah yang kedua. Dari konsep yang disampaikan pada tulisan LexRank dan pada tulisan TextRank pebedaanya hanyalah: LexRank untuk multi-document dan Textrank untuk single-document. Pada implementasinya untuk mengatasi tantangan informasi ganda untuk multi-document, LexRank menerapkan juga "reranker" setalah dilakukan perankingan menggunakan "PageRank-based". Kemudian juga pada paper LexRank ada tambahan informasi bagaimana PageRank direpresentasikan menggunakan matriks. Dengan representasi matriks operasi dan implementasinya bisa terbantu/lebih mudah.

* beberapa kemungkinan untuk memperbaiki akurasi LexRank dan TextRank.

* timestamp graph.

* evaluasi menggunakan Rouge.

sentiment classification

Setiap Rabu sore (pk.15.30an s/d 17.00) saya berdiskusi dengan Agung Pradeka, tentang "sentiment analysis"atau lebih tepatnya "sentiment classifcation".

Sentiment=perasaan, emosi. Terkait erat dengan itu adalah "opini/pendapat"

Salah satu pelopor awal penelitian tentang klasifikasi sentimen adalah Bo Pang et. al. (Bo Pang, Lillian Lee, Shivakumar Vaithyanathan: Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. CoRR cs.CL/0205070, 2002). Dalam tulisan ini mereka menyampaikan pentingnya klasifikasi sentimen. Dikatakan juga bahwa menggunakan teknik-teknik machine learning standar, seperti SVM dan Naive Bayes menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan klasifikasi yang dilakukan oleh manusia. Namun lebih jelek dibandingkan kalau teknik-teknik itu digunakan untuk klasfikasi topik. Klasifikasi topik adalah "klasifikasi teks pada umumnya" atau lebih umum disebut kategorisasi teks. Dalam tulisan sentimen, ada hal-hal spesifik yang perlu digali/dioptimalkan agar akurasinya lebih baik, misalkan bagian-bagian kalimat yang menunjukkan opini. Sehingga salah satu pendekatannya adalah pada praprosesingnya (misalkan memanfaatkan NLP) dengan tetap menggunakan teknik machine learning standar. Sebagai contoh, diidentifikasi jenis kata yang dianggap mengindikasikan adanya opini.

bagaimana penelitian lebih lanjut tantang sentiment classification ini, al. bisa dilihat dengan Google Scholar dengan kata kuncil judul tulisan diatas "Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques", kemudian klik tulisan apa saja yang merujuk ke tulisan ini. barusan saya lihat: ada 446 tulisan!

Terkait dengan sentiment classification adalah "opinion mining", yaitu menghasilkan summary dari tulisan, dimana summarynya adalah opinion yang ada di tulisan itu. Ini pekerjaan yang lebih sulit dibandingkan sentiment classification.

Jalur peneliti

Saya lihat beberapa peneliti di univerisitas yang sudah maju, setelah lulus S3 tidak lama kemudian ounya mhs S3, lima tahunan setelah dia lulus S3 sudah meluluskan S3 yang mumpuni. Salah satu hal penting: punya research group yang kuat. Dengan penelitian yang intensif: banyak dan mendalam!
Beberapa contohnya yang kebetulan saya lihat:
Regina Barzilay, Min-Yen Kan.

ICADIWT 2009, paper due Jan 10 2009

The Second International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT 2009)
London, United Kingdom, August 4-6, 2009

http://www.dirf.org/diwt2009/

IMPORTANT DATES

Submission Date: Jan 10, 2009
Notification of acceptance Two months from submission.
Camera-ready One month from notification.
Registration Two months from notification.
Conference date: August 4-6, 2009

AIPR-09, paper due: Feb 2 2009

AIPR-09
International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition

http://www.promoteresearch.org/2009/aipr/index.html


Draft paper submission due date is extended to: February 2 2009
Acceptance/rejection decision: March 2 2009
Camera ready paper submission and pre-registration: April 6 2009
Conference: July 13-16 2009

SAW 09, paper due: 1 Feb 09

Workshop on Social Aspects of the Web (SAW 2009)
http://bis.kie.ae.poznan.pl/12th_bis/wscfp.php?i=9&ws=saw2009

* Long papers: max. 12 pages
* Work-in-progress reports: max. 6 pages
* Demo papers: max. 4 pages

IMPORTANT DATES

* February 1, 2009 - submission deadline for papers
* February 22, 2009 - notification of acceptance/rejection
* March 15, 2009 - submission of final papers
* April 27, 28 or 29, 2009 - the workshop

Discovery Science 2009, paper due 10 may 09

http://ds09.liaad.up.pt/

The 12th International Conference on Discovery Science (DS-2009)

Important Dates
Submission deadline: 10 May 2009
Notifications: 21 June 2009
Camera-ready copy: 10 July 2009
Conference: 3-5 October 2009

kita sudah mengambil nomor giliran dipanggil

Ada seseorang.
Masih muda.
Badannya segar.
Suatu hari didiagnosa dokter: sakit kanker.
Tiga pekan kemudian meninggal.

Hari ini, badan kita segar.
Semoga usia kita dipanjangkan. Berdoa dan berikhtiar.
Semoga sisa umur kita bermanfaat.

Namun yang pasti, sejak hari pertama lahir kita sudah mengambil nomor giliran dipanggil.
Entah kapan.