Отрывок: These features became the basis for classification feature selecting. The list of marker features is given in Table 1. The columns "Adult’s" and "Children's" contain the ratio of training sample texts belonging to the category to the total number of training sample texts that have the given feature value. The values stated in the columns "Adult’s" and "Children's" were produced on the basis of the analysis of the training sa...
Название : | An approach to natural text classification using different types of classification features |
Авторы/Редакторы : | Glazkova, A.V. |
Ключевые слова : | informational retrieval natural language processing document text classification classification features machine learning |
Дата публикации : | 2017 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Glazkova A.V. An approach to natural text classification using different types of classification features // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1824-1827. |
Аннотация : | The article describes our approach to the task of text addressee detection. We consider four different types of classification features and suggest a step-by-step approach to text classification. In conclusion, the paper presents the results of the experiment that have been performed to check the classification accuracy using the proposed approach. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/An-approach-to-natural-text-classification-using-different-types-of-classification-features-64158 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20170523\64158 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper 328_1824-1827.pdf | Основная статья | 579.94 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.