Accuratezza del clustering di documenti testuali con approccio semantico [Italian]

By S K Ahammad Fahad

Nell'era della tecnologia dell'informazione, i documenti testuali aumentano spontaneamente su Internet, e-mail, pagine web, relazioni offline e online, riviste, articoli e vengono archiviati in formato elettronico. Ogni giorno vengono creati milioni di nuovi file di testo e, a causa della mancanza di classificazione, si perdono vaste informazioni che sono utili per diverse sfide. Mantenere e accedere a questi documenti molto difficile senza un'adeguata classificazione e quando c' una classificazione senza alcuna informazione si parla di clustering. Per superare queste difficolt , K-means e altri vecchi algoritmi di clustering non sono adatti a fornire quanto ci si aspetta dalle lingue naturali. A causa dell'elevata dimensionalit dei testi, della presenza di indizi di struttura logica all'interno dei testi e di nuove tecniche di segmentazione, si sono sfruttati i progressi degli algoritmi generativi di topic modeling, specificamente progettati per individuare le domande a intervalli di testo per decifrare le distribuzioni tematiche delle parole. Tenendo conto di questa limitazione, l'algoritmo di clustering concettuale COBWEB stato applicato ai dati pre-elaborati. Per garantire l'accuratezza dei cluster, sono stati selezionati i metodi di misurazione dell'accuratezza f-measure per la valutazione dei cluster.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 620807486X
• ISBN13: 9786208074869
• Release Date: September 2024
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 132 Pages
• Weight: 0.45 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 6.0" x 9.0"