5. Experimental resultWe applied ou

5. Experimental result
We applied our method on the Chinese news articles posted daily in the Web by CNA (Central News Agency, Taiwan). Two cor¬pora were constructed in our experiments. The first corpus (COR¬PUS-1) contains 100 news articles posted in August 1–3, 1996. The second corpus (CORPUS-2) contains 3268 Web pages (or docu¬ments interchangeably) posted during October 1–9, 1996. CORPUS-1 is rather small and is used for explanatory purpose only. A word extraction process was applied to the corpora to extract Chinese words. There are 1475 and 10937 words been extracted from COR¬PUS-1 and CORPUS-2, respectively. To reduce the dimensionality of the feature vectors we discarded those words which occur only once in a page. We also discarded the words appeared in a manu¬ally constructed stoplist. Finally, we discarded all words other than those of nouns. These processes reduce the number of words to 414 and 1567 for CORPUS-1 and CORPUS-2, respectively. A reduc¬tion rate of 72% and 86% are achieved for the two corpora, respectively.

Results (Indonesian) 1:

5. eksperimental hasilKami menerapkan metode kami pada artikel berita Cina diposting harian di Web oleh CNA (Central News Agency, Taiwan). Dua cor¬pora dibangun dalam percobaan kami. Corpus pertama (COR¬PUS-1) mengandung 100 artikel berita yang dikirim dalam 1-3 Agustus 1996. Corpus kedua (CORPUS-2) mengandung 3268 halaman Web (atau docu¬ments secara bergantian) dikirim selama 1 – 9 Oktober 1996. CORPUS-1 agak kecil dan digunakan untuk jelas tujuan saja. Proses ekstraksi kata diterapkan corpora untuk mengekstrak Cina kata-kata. Ada kata-kata 1475 dan 10937 telah diekstrak dari COR¬PUS-1 dan CORPUS-2, masing-masing. Untuk mengurangi dimensi fitur vektor kebinasaan kata-kata yang terjadi hanya sekali dalam halaman. Kami juga dibuang kata-kata yang muncul dalam stoplist manu¬ally dibangun. Akhirnya, kami dibuang semua kata-kata selain yang kata benda. Proses ini mengurangi jumlah kata 414 dan 1567 untuk CORPUS-1 dan CORPUS-2, masing-masing. Tingkat reduc¬tion 72% dan 86% dicapai untuk corpora dua, masing-masing.

Results (Indonesian) 2:

5. Hasil Eksperimental
Kami menerapkan metode kami pada artikel berita Cina diposting setiap hari di Web dengan CNA (Central News Agency, Taiwan). Dua cor¬pora dibangun dalam percobaan kami. Corpus pertama (COR¬PUS-1) berisi 100 artikel berita diposting pada bulan Agustus 1-3, 1996. korpus kedua (CORPUS-2) mengandung 3268 halaman Web (atau docu¬ments bergantian) yang dikirim selama 1-9 Oktober 1996 . CORPUS-1 agak kecil dan digunakan untuk tujuan penjelasan saja. Proses ekstraksi kata diaplikasikan corpora untuk mengekstrak kata Cina. Ada 1.475 dan 10.937 kata telah diekstraksi dari COR¬PUS-1 dan CORPUS-2, masing-masing. Untuk mengurangi dimensi dari vektor fitur kami dibuang kata-kata yang hanya terjadi sekali dalam halaman. Kami juga dibuang kata-kata muncul dalam stoplist manu¬ally dibangun. Akhirnya, kita dibuang semua kata selain yang dari kata benda. Proses ini mengurangi jumlah kata-kata untuk 414 dan 1567 untuk-CORPUS 1 dan CORPUS-2, masing-masing. Tingkat reduc¬tion dari 72% dan 86% yang dicapai selama dua corpora, masing-masing.