English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Abstrak – Permasalahan yang muncul pada saat pembobotan menggunakan nilai “term frequency–inverse document frequency” (tf-idf) adalah adanya kebutuhan untuk selalu melakukan perhitungan ulang nilai inverse document frequency (idf) setiap kali dokumen baru ditambahkan ke dalam database. Hal ini menyebabkan peningkatan kompleksitas komputasi menjadi O(N). Untuk menangani masalah tersebut, dalam paper ini diusulkan sebuah metode yang menggunakan cosine similarity dan sejumlah korpus statis yang telah didefinisikan sebelumnya. Cosine similarity digunakan untuk menghitung kemiripan nilai term frequency (tf) dokumen baru dengan rerata nilai tf dari setiap korpus statis yang ada dalam database. Nilai idf dari korpus statis yang memiliki nilai similarity paling tinggi dengan dokumen baru kemudian dipilih sebagai nilai idf dari dokumen yang baru. Hasil uji coba menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai tf-idf yang dihitung dengan metode telah ada sebelumnya dengan metode yang diusulkan dalam paper ini. Dengan kata lain, metode ini dapat dipertimbangkan sebagai alternatif penentuan nilai idf, terutama karena kompleksitasnya yang hanya O(N).

Pemilihan Korpus Statis Bersesuaian dengan Cosine Similarity dan Penggunaan IDF Global Pada Penambahan Dokumen Baru