Klik di sini untuk melihat video penelitian

Berita keuangan memiliki karakteristik teks yang kompleks, dengan informasi yang saling berkaitan dan konteks yang dapat memengaruhi interpretasi sentimen. Kondisi tersebut menjadi tantangan dalam penerapan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), khususnya ketika sistem perlu mengidentifikasi aspek tertentu sekaligus menentukan sentimen yang terkait dengan aspek tersebut.

Menjawab tantangan tersebut, Daffa Gusti Ramadhany melakukan penelitian mengenai performa ABSA pada berita keuangan yang kompleks. Penelitian ini berfokus pada pengaruh representasi teks terhadap dua tahapan utama dalam ABSA, yaitu Aspect Term Extraction (ATE) dan Aspect Polarity Classification (APC).

Penelitian ini mengevaluasi beberapa strategi dalam merepresentasikan dan mengolah teks, termasuk segmentasi teks dan Semantic Role Labeling (SRL). Pendekatan tersebut digunakan untuk melihat bagaimana perubahan struktur dan representasi informasi dalam teks dapat memengaruhi kemampuan sistem dalam mengekstraksi aspek serta menentukan polaritas sentimen.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa tahap Aspect Term Extraction (ATE) lebih sensitif terhadap perubahan struktur teks. Perubahan pada segmentasi maupun representasi teks dapat memengaruhi kemampuan sistem dalam mengidentifikasi aspek yang relevan. Sementara itu, tahap Aspect Polarity Classification (APC) cenderung menunjukkan performa yang lebih stabil selama konteks utama dalam teks tetap terjaga.

Temuan tersebut menunjukkan bahwa kualitas representasi teks memiliki peran penting dalam meningkatkan keandalan sistem ABSA, terutama ketika diterapkan pada domain finansial yang memiliki struktur informasi dan konteks yang kompleks. Perbedaan sensitivitas antara tahap ekstraksi aspek dan klasifikasi polaritas juga menunjukkan bahwa strategi pengolahan teks perlu dipertimbangkan secara spesifik untuk setiap tahapan dalam sistem ABSA.

Penelitian ini memberikan gambaran mengenai pentingnya pemilihan strategi representasi teks dalam pengembangan sistem analisis sentimen berbasis aspek. Hasilnya dapat menjadi pertimbangan dalam pengembangan sistem ABSA yang lebih andal untuk menganalisis sentimen pada berita dan informasi di bidang keuangan.

Lihat video penelitian selengkapnya di Instagram:
https://www.instagram.com/reel/DXVxfIzkdIq/?utm_source=ig_web_copy_link&stkn=MzRlODBiNWFlZA==