Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "text mining algorithms" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Raising a Child to Live in Society – Personality Traits Parents Develop and Prevent from Developing in their Preschool Children
    Autorzy:
    Szymańska, Agnieszka
    Aranowska, Elżbieta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/36420330.pdf
    Data publikacji:
    2022-12-20
    Wydawca:
    Wydawnictwo Naukowe Chrześcijańskiej Akademii Teologicznej w Warszawie
    Tematy:
    personality development
    disorders of personality
    parental goals
    data mining algorithms
    text mining algorithms
    social network analysis
    Opis:
    Personal characteristics that parents want to shape in their children are called parental goals and can be divided into desired and undesired traits. Which of them are most and the least desirable by parents in context of developing child’s personality? Do parental goals change with the age of the child? The study was conducted on a sample of 319 parents of children aged 3, 4, 5 and 6 years old. Analyses were carried out using two data mining algorithms: (a) text mining algorithms, (b) support vector machine and (c) social network analysis, and (d) Aranowska's λ judge agreement coefficient. The results revealed that parents of preschool children care mainly about the development of competency traits, especially self-reliance. When it comes to undesirable traits, parents make sure that their children do not develop traits from the field of temperament - personality (especially aggressiveness) and traits from the area of lack of virtues (selfishness, laziness, lies). It is noticeable that when the child reaches the age of 4 the parental goals change. Based on the characteristics selected by parents, it can be correctly predicted how old the child is.
    Źródło:
    Studia z Teorii Wychowania; 2022, XIII(4 (41)); 409-431
    2083-0998
    2719-4078
    Pojawia się w:
    Studia z Teorii Wychowania
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie algorytmów Text Mininig do analizy danych tekstowych w psychologii
    Usage of text mining algorithms to analyze textual data in psychology
    Autorzy:
    Szymańska, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/475485.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Języka Polskiego PAN
    Tematy:
    algorytmy
    dane tekstowe
    text mining
    algorithms
    text data
    Opis:
    W psychologii analizy danych zapisanych w postaci tekstów stanowią ważny element prac badawczych. Niemniej nadal poszukuje się narzędzi, metod, które mogą umożliwić szybką analizę danych zarejestrowanych w postaci tekstów, gdyż analizy te są najczęściej bardzo czasochłonne. W prezentowanym artykule przybliżono metodę text mining, która ma szczególne zastosowanie w analizie informacji zapisanych w postaci danych tekstowych. Wykorzystanie metody text mining jest omawiane na przykładzie analizy obieranych przez rodziców celów wychowawczych.. W artykule przedstawiono sposób, w jaki algorytmy text mining: a) dokonują analizy tekstu przez zliczenie słów i nadanie im wag, b) przeprowadzają analizę relacji między słowami za pomocą składowych głównych (Principal Component Analysis), c) przekształcają dane słownew liczbowe, przygotowując zbiór danych do kolejnych obliczeń.
    In the psychology the analysis of data written in the form of texts are an important element of research work. Nevertheless, tools are still sought, methods that can enable rapid analysis of data recorded in the form of texts, because these analyzes are usually very time consuming. This article approximates the text mining method, which is particularly applicable in the analysis of information recorded in the form of text data. Analysing textual data using text mining algorithms is shown on the example of parents’ choice of educational goals. The paper presents the way in which text mining algorithms: a) perform text analysis by counting words and weighting them, b) analyze relationships between words by means of Principal Component Analysis, c) convert verbal data into numerals by preparing a set data for subsequent calculations.
    Źródło:
    Socjolingwistyka; 2017, 31; 99-116
    0208-6808
    Pojawia się w:
    Socjolingwistyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Implementacja oraz porównanie algorytmów tekstowych w środowiskach przetwarzania równoległego na przykładzie procesorów wielordzeniowych i kart graficznych
    Multicore and GPGPU implementation of chosen text algorithms
    Autorzy:
    Pietroń, M.
    Wielgosz, M.
    Wiatr, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155953.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    algorytmy tekstowe
    GPGPU
    obliczenia równoległe
    text mining
    text algorithms
    parallel computing
    Opis:
    Artykuł przedstawia implementację algorytmów tekstowych w wybranych platformach przetwarzania równoległego. Dostępność procesorów wielordzeniowych oraz kart graficznych ogólnego przeznaczenia sprawia, iż badania nad równoległą implementacją algorytmów w celu ich akceleracji nabierają coraz większego znaczenia. Algorytmy tekstowe są niezwykle istotnym i często niezbędnym elementem zaawansowanych algorytmów analizy tekstu oraz są także składowymi funkcji wyszukiwania wzorców w tekście wielu języków programowania. W pracy dokonano analizy najpopularniejszych algorytmów tekstowych oraz dokonano ich analizy pod kątem ich zrównoleglenia w celu ich implementacji w procesorze wielordzeniowym oraz karcie graficznej ogólnego przeznaczenia. Analizowanymi algorytmami są: boyer-moore, algorytm naiwny oraz algorytm knuth-morris-pratt. Następnie dokonano porównania efektywności ich realizacji na wymienionych platformach sprzętowych.
    This paper presents implementation of text algorithms in multicore CPU and GPGPU. The text algorithms are very common algorithms used in text analysis process and they are a part of functions used for text patterns recognition. The library functions for text searching implemented in many languages very often use most popular text-algorithms. The paper describes the analysis of these algorithms for parallel implementations in multicore processors and general purpose graphic cards. The research work presented in this paper shows that text algorithms can be partially parallelized. The process of acceleration can be done by appropriate dividing the input text between parallel threads (data parallelism). The comparative studies were performed for the following algorithms: boyer-moore (horspool) , naive and knuth-morris-pratt algorithm. The presented results show the efficiency of these algorithms in the case of different type and size of patterns. In the case of GPU the implementation was made in the CUDA framework. The OpenMP library was used for a multicore version.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 5, 5; 301-304
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Review of Artificial Intelligence Algorithms in Document Classification
    Autorzy:
    Bilski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/226245.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    classifier
    text classification
    data mining
    information retrieval
    machine learning algorithms
    Opis:
    With the evolution of Internet, the meaning and accessibility of text documents and electronic information has increased. The automatic text categorization methods became essential in the information organization and data mining process. A proper classification of e-documents, various Internet information, blogs, emails and digital libraries requires application of data mining and machine learning algorithms to retrieve the desired data. The following paper describes the most important techniques and methodologies used for the text classification. Advantages and effectiveness of contemporary algorithms are compared and their most notable applications presented.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2011, 57, 3; 263-270
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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