Gom nhóm văn bản dựa trên mẫu hữu ích được đánh trọng phổ biến
Tác giả: Trần Thanh Trâm, Võ Đình Bảy
Số trang:
Số 8 (Tập 60)
Tên tạp chí:
Khoa học Công nghệ Việt Nam - B
Số phát hành:
Số 8 (Tập 60)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
004
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Gom nhóm văn bản
Chủ đề:
Gom nhóm văn bản
Tóm tắt:
Đề xuất một phương pháp mới để gom nhóm văn bản dựa vào mẫu hữu ích được đánh trọng phổ biến thông qua việc sử dụng TF cho mỗi từ trong văn bản. Trọng số của từ trên toàn bộ tập văn bản được tính dự vào IDF, sau đó sử dụng thuật toán MWIT-FWUI để khai thác các mẫu hữu ích phổ biến. Tiếp theo, tiến hành gom nhóm văn bản bằng thuật toán MC. Kết quả thử nghiệm trên kho ngữ liệu gồm 1600 văn bản (16 chủ đề) cho thấy, phương pháp mới đã cải thiện đáng kể độ chính xác của việc gom nhóm văn bản so với phương pháp dựa vào mẫu phổ biến.
Tạp chí liên quan
- So sánh hiệu quả của đặc trưng ngữ nghĩa PhoBERT và Naive Bayes trong phân loại chủ đề và đánh giá mức độ hài lòng từ bình luận của sinh viên
- Phân tích hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái bất hợp pháp
- Cải tiến thuật toán Ant Colony giải quyết bài toán người bán hàng (TSP)
- Phát hiện malware dựa trên header của tập tin Portable Executable sử dụng Machine Learning
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python





