روشی جدید در انتخاب ویژگی برای دسته بندی مستندات متنی
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 821
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ELECOM01_102
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1393
چکیده مقاله:
امروزه اطلاعات زیادی در قالب متون الکترونیکی و پایگاه های داده ای متنی ذخیره شده اند. برای استخراج دانش از این حجم بالای اطلاعات متنی، نیازمند استفاده از روش های خوشه بندی و طبقه بندی مستندات متنی هستیم. در اکثر روشهای طبقه بندی متن معمولا براساس فراوانی کلمات و در نظر گرفتن متن به صورت مجموعه ای از کلمات، طبقه بندی انجام می شود ولی چنین نمایشی باعث ابعاد بالای متون، تعداد بسیار زیاد ویژگی ها و منجر به کاهش کارایی الگوریتم های طبقه بندی می گردد. در این مقاله به منظور کاهش تعداد ویژگی ها و انتخاب ویژگی های اصلی متن، از دانش پس زمینه و تکنیکهای یادگیری ماشین استفاده شده است. در واقع با استفاده از هستان شناس وردنت و دانش پس زمینه ویژگی های اصلی متون انتخاب می شوند و با استفاده از الگویتم های یادگیری ماشین متون طبقه بندی می شوند. نتایج شبیه سازی روش پیشنهادی، نشان می دهد بهبود موثری در کاهش ابعاد متن و در نتیجه افزایش کارایی طبقه بندی متن ایجاد شده است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
هاجر فرهمند
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات بوشهر
علی هارون آبادی
استادیار و عضو هیئت علمی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی گروه کامپیوتر
سید جواد میرعابدینی
استادیار و عضو هیئت علمی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی گروه کامپیوتر
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :