POLECAMY
Koszyk
Statystyczne metody klasyfikacji tekstów
Autor:
Wydawca:
Format:
ibuk
W ostatnich latach, wraz z szybkim rozwojem technologii komputerowych i internetowych, coraz większego znaczenia nabierają komputerowe metody badania tekstu, w szczególności metody ustalania sentymentu czy też wydźwięku tekstu. Metody komputerowe mogą być później wykorzystywane w takich zagadnieniach, jak streszczanie tekstu, wyszukiwanie informacji z tekstu, sprawdzanie poprawności tekstu, maszynowe tłumaczenie tekstu i wielu innych. Niniejsza monografia zawiera przegląd metod analizy sentymentu dla dokumentów głównie anglojęzycznych, badanie efektywności wybranych metod analizy sentymentu w zastosowaniu do dokumentów polskojęzycznych, propozycje nowych metod, które mogą poprawić jakość klasyfikacji. W nowych propozycjach nacisk został położony na problemy klasyfikacji binarnej, niekorzystanie ze źródeł zewnętrznych, korzystanie w jak najmniejszym stopniu ze zbioru uczącego. Proponujemy przenieść ciężar klasyfikacji tekstów z obszernego zbioru uczącego na wyszukiwanie i analizowanie związków pomiędzy słowami tworzącymi dokument, a nawet grupami słów. Zaproponowana metoda ma prostą interpretację, może konkurować z metodami standardowymi oraz może być wykorzystana do innych problemów związanych z ustalaniem sentymentu tekstów.
| Rok wydania | 2022 |
|---|---|
| Liczba stron | 142 |
| Kategoria | Publikacje darmowe |
| Wydawca | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego |
| ISBN-13 | 978-83-8220-787-3 |
| Numer wydania | 1 |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Wstęp | 7 |
| Rozdział 1. Wprowadzenie w problematykę klasyfikacji tekstów | 11 |
| 1.1. Podstawowe pojęcia | 11 |
| 1.2. Uwagi terminologiczne i oznaczenia | 16 |
| 1.3. Etapy wstępnej obróbki tekstu | 18 |
| 1.4. Klasyfikatory wykorzystywane w badaniach | 23 |
| 1.4.1. Naiwny klasyfikator Bayesa | 23 |
| 1.4.1.1. Model zero-jedynkowy | 24 |
| 1.4.1.2. Model wielomianowy | 24 |
| 1.4.1.3. Model Gaussa | 25 |
| 1.4.2. Regresja logistyczna | 25 |
| 1.4.3. Metoda SVM | 27 |
| 1.5. Miary jakości klasyfikacji | 29 |
| 1.6. Testowe zbiory danych | 30 |
| 1.6.1. Zbiór Reuters-21578 | 31 |
| 1.6.2. Zbiór Polarity | 31 |
| 1.6.3. Zbiór OHSUMED | 32 |
| 1.6.4. Zbiór bank | 32 |
| 1.6.5. Zbiór perfumy | 32 |
| 1.6.6. Zbiór perfumyzbil | 33 |
| 1.6.7. Zbiór ksiazki | 33 |
| 1.6.8. Zbiór ksiazkizbil | 33 |
| 1.6.9. Zbiór apteki | 33 |
| 1.6.10. Zbiór aptekizbil | 34 |
| 1.6.11. Zbiór esklepy | 34 |
| 1.6.12. Zbiór esklepyzbil | 34 |
| 1.6.13. Zbiór kurier | 34 |
| 1.6.14. Zbiór kurierzbil | 35 |
| 1.6.15. Zbiór hotele | 35 |
| 1.6.16. Zbiór hotelezbil | 35 |
| 1.7. Oprogramowanie używane w badaniach | 35 |
| 1.7.1. Wstępna obróbka tekstu | 36 |
| 1.7.2. Klasyfikacja | 38 |
| Rozdział 2. Metody doboru zmiennych na potrzeby klasyfikacji tekstów | 41 |
| 2.1. Podejścia modelowe | 41 |
| 2.2. Podejścia heurystyczne | 43 |
| 2.3. Metody inspirowane naturą | 58 |
| 2.4. Metody z grupy ensamble | 60 |
| 2.5. Wybrane metody wykorzystujące źródła zewnętrzne | 62 |
| Rozdział 3. Autorska propozycja metody klasyfikacji tekstów | 65 |
| 3.1. Wnioski z przeglądu literatury – zadania badawcze | 65 |
| 3.2. Sformułowanie nowej metody | 66 |
| 3.3. Organizacja badania | 73 |
| 3.4. Wyniki badania i wnioski | 73 |
| Zakończenie | 105 |
| Załącznik | 107 |
| Bibliografia | 135 |
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
