KHO THƯ VIỆN 🔎

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

➤  Gửi thông báo lỗi    ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu:     PDF
Số trang:         67 Trang
Tài liệu:           ✅  ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT
 













Nội dung chi tiết: Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘINGÔ VÀN LINHPHÂN LOẠI VĂN BẤN sử DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUÁT TRÊN DA TẠP VĂN BÁNChuyên ngành : Còng Ng

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản ghệ Thông TinLUẬN VÀN THẠC sì KHOA HỌC CHUYÊN NGÀNH: CỒNG NGHỆ THÒNG TINNGƯỜI HƯỚNG DẢN KHOA HỌC : PGS.TS. Nguyễn Thị Kim AnhHà Nội -Nãm 2013https://k

hothuvien.cori!Ngõ Vãn LinhPhân loại ván bảnNăm 2013LỜI CAM DOANTôi - Ngô Văn Linh - xin cam két Luận văn tốt nghiệp là công trình nghiên cứu của bản Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

thân tôi dưới sự hướng đản của PGS.TS. Nguyễn Thị Kim Anh. Viện CNTT-TT. trường Dại học Bách khoa Hà Nội.Các kết quả nêu trong Luận văn tốt nghiệp là

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

trung thực, không sao chép toàn văn cùa bat kỳ công trình nào khácHà Nội. ngày 2 tháng 8 Iiãni 2013Học viên thực hiện luận vănNgô Văn Linh1Ngô Vail Li

BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘINGÔ VÀN LINHPHÂN LOẠI VĂN BẤN sử DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUÁT TRÊN DA TẠP VĂN BÁNChuyên ngành : Còng Ng

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản i. Dặc biệt là các thầy giáo, cô giáo thuộc Viộn Công nghệ Thông tin và Truyền Thông. Chính các thầy cô giáo đã trang bị cho em những kiên thức quý bá

u trong thời gian em học tập và nghiên cứu tại trương. Dong thơi cm cùng xin được gữi lơi cảm ơn đặc biột đen PGS.TS Nguyễn Kim Anh. Cô là ngươi đã ch Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

i dẫn tận tình, cho em những kinh nghiệm quý báu de em có the hoàn thành luận vãn tốt nghiệp này. Cô luôn dộng viên, giúp dơ em trong những thơi diem

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

khó khăn bế tấc nhắt.Em xin giri làm cảm ơn chân thành tơi các thầy cô thuộc bộ môn Hệ thống thông tin (lã hương dẫn. chia sẽ kinh nghiệm. thảo luận g

BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘINGÔ VÀN LINHPHÂN LOẠI VĂN BẤN sử DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUÁT TRÊN DA TẠP VĂN BÁNChuyên ngành : Còng Ng

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản à giúp đờ, dọc và góp ý em trong quá trình hoàn thanh nội dung luận vàn.Em xin gừi lơi cảm ơn tơi gia dinh và bạn bè. Lơi dộng viên tinh thần từ gia d

inh và bạn bè luôn là dộng lực de em t iến lẽn phía trước.2Ngô Vãn LinhPhân loại vãn bảnNãin ‘2013Tóm tắt nội dungPhân loại ( iU- tài liẹn là một (.ro Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

ng những kĩ thuật ihiếl yến (lối vói vắn đề thu thập và khai phá thõng tin văn bản. Trong thố giới thực, (lữ liệu chưa (lược gán nhãn là thực sự sẵn c

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

ó nhưng việc gân nhãn cho chúng thường là cõng việc đòi hỏi mắt thời gian, tốn kém. Lnận vãn (le XIIỈÍI hai phương pháp phân loại vãn bán mơi (lựa Ire

BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘINGÔ VÀN LINHPHÂN LOẠI VĂN BẤN sử DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUÁT TRÊN DA TẠP VĂN BÁNChuyên ngành : Còng Ng

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản LapSSWatsons, đây là những thuật toán xét đến cấu trúc hình học cha không gian lài liệu (le khai thác ca (lữ liộu có nhãn và dư liệu không có nhãn cho

bài toán phân loại. Dóng góp chính của luận vãn là:1Luận văn dề xuất phương pháp học bán giám sát vói mõ hình trộn cua phân phối vMF (SSvMFs) và phân Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

phối Watson (SSWatsons) đổ khai thác cả dữ liệu có nhàn và dư liệu không nhãn cho bài toán phân loại. Luận vấn (lã phal trien thuật toán suy diễn biế

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

n phân cho xác suất hậu nghiệm của các bion an.2Luận vân (lề xuất 2 phương pháp (Iman lắc học SSvMFs và ssWatsons với cắu trúc hình học vãn bàn có mà

BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘINGÔ VÀN LINHPHÂN LOẠI VĂN BẤN sử DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUÁT TRÊN DA TẠP VĂN BÁNChuyên ngành : Còng Ng

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản hương pháp khác I rong phân loại dữ liệu dơn và da nhãn.3https://khothuvien.cori!Ngô Vần LinhPhân loại văn bảnNăm 2013AbstractDocument classifications

is essential to information retrieval and text mining. In real life, unlabelcd data is readily available whereas labeled ones arc often laborious, ex Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

pensive and slow to obtain. This thesis proposes two novel document, classification algorithms approach based on semi-supervised vMF mixture model and

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản

Watson mixture model on document manifold, called Laplacian regularized Semi-Supervised vMF Mixture Model (LapSSvMFs) and Watson Mixture Model (LapSS

BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘINGÔ VÀN LINHPHÂN LOẠI VĂN BẤN sử DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUÁT TRÊN DA TẠP VĂN BÁNChuyên ngành : Còng Ng

Phân loại văn bản sử dụng mô hình xác suất trên đa tạp văn bản n. Main contributions in this thesis arc as follows:

BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘINGÔ VÀN LINHPHÂN LOẠI VĂN BẤN sử DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUÁT TRÊN DA TẠP VĂN BÁNChuyên ngành : Còng Ng

Gọi ngay
Chat zalo
Facebook