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 è molto difficile senza un'adeguata classificazione e quando c'è una classificazione senza alcuna informazione si parla di clustering. Per superare queste difficoltà, K-means e altri vecchi algoritmi di clustering non sono adatti a fornire quanto ci si aspetta dalle lingue naturali. A causa dell'elevata dimensionalità 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 è 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.
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 è molto difficile senza un'adeguata classificazione e quando c'è una classificazione senza alcuna informazione si parla di clustering. Per superare queste difficoltà, K-means e altri vecchi algoritmi di clustering non sono adatti a fornire quanto ci si aspetta dalle lingue naturali. A causa dell'elevata dimensionalità 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 è 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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786208074869
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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 è molto difficile senza un'adeguata classificazione e quando c'è una classificazione senza alcuna informazione si parla di clustering. Per superare queste difficoltà, K-means e altri vecchi algoritmi di clustering non sono adatti a fornire quanto ci si aspetta dalle lingue naturali. A causa dell'elevata dimensionalità 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 è 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. N° de réf. du vendeur 9786208074869
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Taschenbuch. Etat : Neu. Accuratezza del clustering di documenti testuali con approccio semantico | Elaborazione del linguaggio naturale con approccio semantico con l'aiuto di WordNet. L'accuratezza del clustering è assicurata dalla misura F. | S. K. Ahammad Fahad | Taschenbuch | Italienisch | 2024 | Edizioni Sapienza | EAN 9786208074869 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 130058467
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