Question 1

Apa tujuan utama dari preprocessing dalam NLP?

Accepted Answer

Mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut

Answer

Menyimpan data dalam format JSON

Answer

Menghapus semua kata dalam teks

Answer

Meningkatkan akurasi model tanpa mengubah data

Question 2

Manakah dari berikut ini yang bukan merupakan langkah umum dalam preprocessing data teks?

Accepted Answer

Membangun model prediktif

Answer

Stemming

Answer

Penghapusan tanda baca

Answer

Tokenisasi

Question 3

Apa yang dimaksud dengan 'stop words' dalam konteks preprocessing NLP?

Accepted Answer

Kata-kata umum yang sering diabaikan dalam analisis

Answer

Kata-kata yang memiliki makna penting

Answer

Kata-kata yang selalu ditambahkan ke data

Answer

Kata-kata yang memiliki lebih dari satu arti

Question 4

Mengapa stemming dan lemmatization penting dalam preprocessing teks?

Accepted Answer

Untuk mengurangi variasi kata

Answer

Untuk menghapus semua angka dari teks

Answer

Untuk meningkatkan ukuran dataset

Answer

Untuk mengubah bahasa teks ke bahasa lain

Question 5

Apa tujuan dari tokenisasi dalam preprocessing teks?

Accepted Answer

Membagi teks menjadi unit-unit yang lebih kecil

Answer

Menghitung frekuensi kata dalam teks

Answer

Menambahkan angka ke dalam teks

Answer

Menggabungkan kata-kata menjadi frasa

Related quizzes