Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Latent Semantic Analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Classification of text documents by using expanded terms in Latent Semantic Analysis
Klasyfikacja dokumentów tekstowych przy użyciu rozbudowanych wyrażeń w niejawnej analizie semantycznej
Autorzy:
Śmiałkowska, B.
Gibert, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/951041.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
text classification
information extraction
Latent Semantic Analysis
information retrieval
text representation
Opis:
In this article attention is paid to improving the quality of text document classification. The common techniques of analysis of text documents used in classification are shown and the weakness of these methods arc stressed. Discussed here is the integration of quantitative and qualitative methods, which is increasing the quality of classification. In the proposed approach the expanded terms, obtained by using information patterns are used in the Latent Semantic Analysis. Finally empirical research is presented and based upon the quality measures of the text document classification, the effectiveness of the proposed approach is proved.
W artykule skoncentrowano się na poprawie jakości klasyfikacji dokumentów tekstowych. Zostały przybliżone najpopularniejsze techniki analizy dokumentów tekstowych wykorzystywanych w klasyfikacji. Zwrócono uwagę na słabe strony opisanych technik. Omówiono możliwość integracji metod ilościowych i jakościowych analizy tekstu i jej wpływ na poprawę jakości klasyfikacji. Zaproponowano rozwiązanie, w którym rozbudowane wyrażenia otrzymane za pomocą wzorców informacyjnych są wykorzystywane w niejawnej analizie semantycznej. Ostatecznie w oparciu o miary jakości klasyfikacji dokumentów tekstowych zaprezentowano wyniki badań testowych, które potwierdzają skuteczność zaproponowanego rozwiązania.
Źródło:
Theoretical and Applied Informatics; 2013, 25, 3-4; 239-250
1896-5334
Pojawia się w:
Theoretical and Applied Informatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The method of a two-level text-meaning similarity approximation of the customers’ opinions
Metoda dwupoziomowego przybliżonego obliczenia podobieństwa znaczenia tekstów opinii klientów
Autorzy:
Rizun, Nina
Kapłański, Paweł
Taranenko, Yurii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590266.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Latent Semantic Analysis
Social Network Analysis
Text-meaning
Analiza sieci społecznych
Ukryta analiza semantyczna
Znaczenie tekstu
Opis:
The method of two-level text-meaning similarity approximation, consisting in the implementation of the classification of the stages of text opinions of customers and identifying their rank quality level was developed. Proposed and proved the significance of major hypotheses, put as the basis of the developed methodology, notably about the significance of suggestions about the existence of analogies between mathematical bases of the theory of Latent Semantic Analysis, based on the analysis of semantic relationship between the variables and degree of participation of the document or term in the corresponding concept of the document data, and instruments of the theory of Social Network Analysis, directed at revealing the features of objects on the basis of information about structure and strength of their interaction. The Contextual Cluster Structure, as well as Quantitative Ranking evaluation for interpreting the quality level of estimated customers’ opinion has formed.
Opracowano metodę dwupoziomowej aproksymacji podobieństwa – metodę przetwarzania tekstu, którą zastosowano w problemie klasyfikacji oraz do określania poziomu jakości klientów. Posługując się zaproponowaną w artykule metodyką, udowodniono istotność głównych hipotez, w szczególności hipotezy o istnieniu analogii pomiędzy podstawami matematycznymi LSA (ang. Latent Semantic Analysis), bazującej na analizie relacji semantycznej związku między stopniem udziału analogicznych pojęć w zbiorze dokumentów a narzędziami teorii analizy sieci społecznych (ang. Social Network Analysis), która z kolei odsłaniania cechy obiektów na podstawie informacji na temat struktury ich wzajemnych powiązań. Z połączenia powyższych metod wyłoniła się struktura klastra kontekstu, dająca ocenę ilościową na potrzeby ranking poziomu jakości opinii szacowanych klientów.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 296; 64-85
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies