Evaluating preprocessing by Turing Machine in text categorization
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی سیستم های هوشمند ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,007
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS12_203
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
By developing the World Wide Web, text categorization becomes a key technology to deal with and organize a large number of documents. Automatic text categorization is amethod to contrast a massive data. The basic phases of text categorization include preprocessing, extracting relevant featuresagainst the features in a database, and finally categorizing a set of documents into predefined categories. In this article, we proposea new preprocessing method by Turing Machine. All of four steps in preprocessing such as sentence segmentation, tokenization, stopword removal, and word stemming are done by Turing Machine.Aiming to access the importance of the preprocessing by Turing Machine on the text classification problem, we applied the supportvector machine paradigm to the Reuters and PAGOD dataset. Searching for the best document representation, we evaluated and analyzed some known feature reduction, feature subset selection and term weighting. Experiments show that proposed method is more accurate than other methods
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Razieh Abbasi Ghalehtaki
Department of Computer Engineering,Hamedan Branch, Islamic Azad University, Science And Research Campus, Hamedan, Iran
Hassan Khotanlou
Department of Computer Engineering,Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran
Mansour Esmaeilpour
Department of Computer Engineering,Hamedan Branch, Islamic Azad University, Hamedan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :