文本文档自动分类的新方法

В. А. Яцко, V. Yatsko
{"title":"文本文档自动分类的新方法","authors":"В. А. Яцко, V. Yatsko","doi":"10.36535/0548-0027-2021-06-5","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Описываются процедуры и особенности применения нового метода автоматической классификации документов, основанного на вычислении отклонений распределения стоп-слов от коэффициента Ципфа. С целью нейтрализации разниц в размерах текстов применена и описана методика их выравнивания по нижнему пределу. Введено понятие итеративного порогового уровня, позволяющее сократить размер текста до нескольких десятков терминов. Разработаны показатели дискриминирующей и симилирующей силы и вычисляемый на их основе обобщённый показатель. Проведено 14 тестов, включая сопоставление с косинусной мерой близости документов, которые показали высокую эффективность предлагаемого метода при решении задач авторской атрибуции художественных и кластеризации политических текстов.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Новый метод автоматической классификации текстовых документов\",\"authors\":\"В. А. Яцко, V. Yatsko\",\"doi\":\"10.36535/0548-0027-2021-06-5\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Описываются процедуры и особенности применения нового метода автоматической классификации документов, основанного на вычислении отклонений распределения стоп-слов от коэффициента Ципфа. С целью нейтрализации разниц в размерах текстов применена и описана методика их выравнивания по нижнему пределу. Введено понятие итеративного порогового уровня, позволяющее сократить размер текста до нескольких десятков терминов. Разработаны показатели дискриминирующей и симилирующей силы и вычисляемый на их основе обобщённый показатель. Проведено 14 тестов, включая сопоставление с косинусной мерой близости документов, которые показали высокую эффективность предлагаемого метода при решении задач авторской атрибуции художественных и кластеризации политических текстов.\",\"PeriodicalId\":24076,\"journal\":{\"name\":\"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2021-06-5\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2021-06-5","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

它描述了一种新的自动文件分类方法的程序和特性,它基于计算停止字的分布偏离齐普夫系数。为了消除文本大小的差异,使用并描述了它们在较低层次上对齐的方法。一个迭代阈值的概念被引入,使文本的大小减少到几十个术语。歧视和共和力量的指标已经被开发出来,并在其基础上被计算出来。进行了14项测试,其中包括将近似性措施与文件进行比较,这些测试显示了在解决政治文本的艺术属性和集群问题上拟议的方法的高效率。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Новый метод автоматической классификации текстовых документов
Описываются процедуры и особенности применения нового метода автоматической классификации документов, основанного на вычислении отклонений распределения стоп-слов от коэффициента Ципфа. С целью нейтрализации разниц в размерах текстов применена и описана методика их выравнивания по нижнему пределу. Введено понятие итеративного порогового уровня, позволяющее сократить размер текста до нескольких десятков терминов. Разработаны показатели дискриминирующей и симилирующей силы и вычисляемый на их основе обобщённый показатель. Проведено 14 тестов, включая сопоставление с косинусной мерой близости документов, которые показали высокую эффективность предлагаемого метода при решении задач авторской атрибуции художественных и кластеризации политических текстов.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信