Использование латентно-семантического анализа для автоматической классификации текстов

Статьи на боковой панели

PDF
Опубликована июл 4, 2017

Главная статья

Сергей Анатольевич Рычагов
Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Аннотация

Статья посвящена изложению подхода к использованию латентно-семантического анализа для автоматической классификации текстов. В ходе исследования сделано заключение о том, что применение латентно-семантического анализа снижает нагрузку по сравнению со стандартными векторными методами, а также эффективность метода повышается, если предварительно обрабатывать входные данные для фильтрации шума.

Подробнее

Как цитировать
РЫЧАГОВ, Сергей Анатольевич. Использование латентно-семантического анализа для автоматической классификации текстов. Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности, [S.l.], v. 2, n. 2(4), июля 2017. ISSN 2500-1752. Доступно на: <http://openaccessscience.ru/index.php/ijcse/article/view/41>. Дата доступа: 26 апр. 2024
ABNT APA BibTeX CBE EndNote - формат EndNote (Macintosh & Windows) MLA Формат ProCite - RIS (Macintosh & Windows) RefWorks Формат Reference Manager - RIS (только Windows) Turabian
Выпуск
Том 2 № 2(4) (2017)
Раздел
Информационные технологии
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.

Неисключительные права на статью передаются журналу в полном соответствии с Лицензией Creative Commons By-NC-SA 4.0 (Международная)

Литература

F. Sebastiani Machine Learning in Automated Text Categorization ACM Computing Surveys (CSUR) 34 (1), 1-47

Некрестьянов