В. А. Яцко, V. Yatsko
{"title":"Проблемы и методы автоматической классификации текстовых документов","authors":"В. А. Яцко, V. Yatsko","doi":"10.36535/0548-0027-2021-11-4","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Представлен обзор основных проблем и методов автоматической классификации текстов. Рассматриваются такие темы, как: выбор исходного лингвистического материала; нейтрализация разницы в размерах текстов; применение дистантного и словарного подходов к классификации; уменьшение размерности текстов; создание словарей; адекватное взвешивание терминов; обучение и функционирование программы-классификатора. В доступной форме описываются процедуры выравнивания текстов по нижнему пределу и логарифмического выравнивания, алгоритмы вычисления косинусной меры близости, Z-коэффициента. Показаны особенности применения теоремы Байеса с целью частеречной классификации и фильтрации спама.","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":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2021-11-4","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

这是对文本自动分类的主要问题和方法的概述。讨论的主题包括:原始语言材料的选择;消除文本大小差异;使用远距离和词汇方法来分类;文本的尺寸减少;建立字典;适当称重术语;分级程序的培训和功能。可用的形式描述了下限和对数对齐的文本对齐程序、余弦亲密度计算算法、Z系数。贝叶斯定理的应用是为了广泛分类和过滤垃圾邮件。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Проблемы и методы автоматической классификации текстовых документов
Представлен обзор основных проблем и методов автоматической классификации текстов. Рассматриваются такие темы, как: выбор исходного лингвистического материала; нейтрализация разницы в размерах текстов; применение дистантного и словарного подходов к классификации; уменьшение размерности текстов; создание словарей; адекватное взвешивание терминов; обучение и функционирование программы-классификатора. В доступной форме описываются процедуры выравнивания текстов по нижнему пределу и логарифмического выравнивания, алгоритмы вычисления косинусной меры близости, Z-коэффициента. Показаны особенности применения теоремы Байеса с целью частеречной классификации и фильтрации спама.
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