بررسی روش های LDA و LSA و PLSA در متن کاوی

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,912

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

COMCONF04_047

تاریخ نمایه سازی: 10 تیر 1396

چکیده مقاله:

امروزه اسناد و مقالات حجم عظیمی از اطلاعات در اینترنت را تشکیل می دهند. می توان گفت استفاده و بهره مندی کامل از تمام این اطلاعات تقریبا غیر ممکن می باشد. متن کاوی روشی برای استخراج اطلاعاتی است که به صورتغیر ساخت یافته نامرتب و نیمه ساخت یافته از این حجم اطلاعات می باشد. تشخیص طبقه، رده یا موضوع یک متن ناشناخته و تخصیص آن به دسته ی تشخیص داده شده را دسته بندی متون می گویند. دست بندی متون یکی ازنمودهای داده کاوی متون می باشد. بحث های زیادی در ارتباط با سازماندهی متون و بایگانی برای مقاصد شخصی، سازمانی، یا ساختارهای حقوقی مبتنی بر متن از طریق تکنیکهای دسته بندی متون انجام شده است. ما در این مقاله می خواهیم متن کاوی را بررسی کنیم و همچنین به بررسی روش هایی که کار کاوش متن را به صورت سریعتری انجام می دهند می پردازیم و که این روش های متن کاوی با توابع ریاضی کار کاوش متن را انجام می دهند

نویسندگان

مهدی نظری

گروه کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران

مریم حبیبی

عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی واحد کرمانشاه، کرمانشاه، ایران

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 :