SÁNH KẾT QUẢ PHÂN LOẠI VĂN BẢN VỚI 4 MÔ HÌNH KHÁC NHAU SVM MULTI SVM BINARY KNN N GRAM

PHÂN LOẠI VĂN BẢN VÀ ỨNG DỤNG VÀO PHÂN LOẠI TIN TỨC ĐIỆN TỬ
Chương 1: Tổng quan về phân loại văn bản và bài toán phân loại tin tức điện tử
Chương 2: Trích chọn đặc trưng và phân loại văn bản với Naive Bayes và SVM
Chương 3: Thử nghiệm và đánh giá

hướng không khớp khi hồi quy, đặc biệt nếu ε quá lớn thì kết quả hồi quy sẽtrở thành hằng.SVM for Time Series PredictionKien - LongPage 2Đây là hồi quy trong trường hợp ε-insensitive (dùng kernel B-splines) củahàm sinc. Nó thể hiện tính phẳng tối đa với ε tube được áp xung quanh dữliệu[r]

Hệ số β ñóng một vai trò rất quan trọng trong việc tạo ra hàm nhân phù hợp với dữ liệu ñầu vào. Trong quá trình học, cấu trúc của tập dữ liệu huấn luyện sẽ ñược học một cách tự ñộng thông qua viêc thay ñổi hệ số này. Như ñã trình bày ở phần trước, chúng tôi sử dụng thuật toán di truyền ñể tìm ra hệ[r]

V. Kết luận 13Tài liệu tham khảo 152I. Đặt vấn đềKhai phá quan điểm dựa trên đặc trưng (Feature based Opinion Mining: FOM) là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực khai phá quan điểm [5,14,18]. Bài toán này tìm đến mức câu để phát hiện các đặc trưng của sản phẩm, và tạo ra một bản tổng[r]

thanh viên đọc và phát sóng thẳng (không qua khâu ghi âm). Để quá trình này đượcđảm bảo đúng với dự kiến, người biên tập viên và kỹ thuật viên cũng phải có mặttrong khi phát thanh viên đang đọc để xử lý những tình huống bất ngờ. Toàn bộ sốtin, bài này đã được cắt gọt trước để tương ứng với thời lượn[r]

DỮ LIỆU: Vào từ file văn bản DL.INP - Gồm 1 dòng chứa số n KẾT QUẢ: Lưu vào file text KQ.OUT - Dòng đầu tiên chứa số chữ số khác nhau của số n.[r]

của chúng ta phải tìm cách để tách ra đặc trưng của các văn bản thuộc mỗi nhóm riêngbiệt. Tập văn bản mẫu dùng để huấn luyện gọi là tập huấn luyện (train set), hay tập mẫu(pattern set), còn quá trình máy tự tìm đặc trưng của các nhóm gọi là quá trình học(learning). Sau khi máy đã học x[r]

Tìm hiểu SVM trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế Nguyễn Thị Vân Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ phần mềm; Mã số: 60 48 10 Người hướng dẫn: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Năm bảo vệ: 2011 Abstract: Giới thiệu về nhận dạng chữ viết tay: Trình bày về lịch sử của nhận dạng c[r]

dựa trên ngữ nghĩa của văn bản[1]. Với nguồn tài liệu phong phú như hiện nay thì việctự động phân loại một văn bản vào một chủ đề nào đó để dễ dàng tìm kiếm và sử dụnglà một việc cần thiết.Trên thế giới bài toán phân loại văn bản được nhiều cá nhân và tổ chức quan[r]

HT có rất nhiều loại khác nhau được phân loại tùy theo nội dung của chính HT như: HT bị theo dõi, HT bị hại… hay có thể phân loại theo nguồn gốc phát sinh như: HT nguyên phát (HT xuất hiện không liên quan đến các rối loạn tâm thần khác) và HT thứ phát (HT xuất hiện[r]

HT có rất nhiều loại khác nhau được phân loại tùy theo nội dung của chính HT như: HT bị theo dõi, HT bị hại… hay có thể phân loại theo nguồn gốc phát sinh như: HT nguyên phát (HT xuất hiện không liên quan đến các rối loạn tâm thần khác) và HT thứ phát (HT xuất hiện[r]

Để thực hiện quá trình phân loại, các phương pháp huấn luyện được sử dụng để xây dựng bộ phân loại từ các tài liệu mẫu, sau đó dùng bộ phân loại này để dự đoán lớp của những tài liệu mới[r]

semantic labels to the chunks. The system is trainedon the PropBank training data.WORDSPREDICATE LEMMASPART OF SPEECH TAGSBP POSITIONS: The position of a token in a BP using the IOB2representation (e.g. B-NP, I-NP, O, etc.)CLAUSE TAGS: The tags that mark token positions in a sentencewith respect to[r]

corresponding to nonzero αiis termed “support vec-tor.” Support vectors are the training patterns closest to theseparating hyperplane. A training process is developed to de-termine the optimal hyperplane of the SVM.The efficiency of SVM classification is based on the se-lected features. H[r]

In work environments, people share informationand make decisions in multi-party conversationsknown as meetings. The demand for systems thatcan automatically process information containedin audio and video recordings of meetings is grow-ing rapidly. Our own research, and that of othercontempor[r]

distances between any two volumes and further integrate theinformation from different volumes with Integer-flow EarthMover’s Distance (EMD) to explicitly align the volumes. Incontrast to the fixed volume-to-volume matching used in[25], the space-time volumes of two videos across differentspace-time[r]

ing error.4 Experiment4.1 Data CollectionWe collected biographies (in Japanese) from the gooencyclopedia. We first mined Wikipedia to calcu-late the PageRankTMof people using the hyper-linkstructure. After sorting them in descending order bythe PageRank score, we extracted the top-150 peo-ple[r]

Proceedings of the ACL-IJCNLP 2009 Conference Short Papers, pages 309–312,Suntec, Singapore, 4 August 2009.c2009 ACL and AFNLPThe Lie Detector: Explorations in the Automatic Recognitionof Deceptive LanguageRada MihalceaUniversity of North Texasrada@cs.unt.eduCarlo StrapparavaFBK-IRSTstrappa@[r]

do not perform well on Type 3 questions.We observed that factoid questions, one of fo-cuses in the TREC QA community, take less than10% question in our corpus. It would be interestingto revisit QA techniques to process forum data.Other future work includes: 1) to summarize mul-tiple threads using th[r]

¨ıve Bayes classifier. Interestingly, theoptimum context for the SVM classifier appeared tobe a window of only 20 tokens taken from a mere2,000 training examples. This is clearly an anomaly,as these parameters resulted in an accuracy of 48.9%when testing against the reserved reviews of Polarity[r]