Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "A Comparison and Semi-Quantitative Analysis of Words and Character-Bigrams as Features in Chinese Text Categorization"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Comparison and Semi-Quantitative Analysis of Words and Character-Bigrams as Features in Chinese Text Categorization"
Yến Trang
90
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Words and character-bigrams are both used as features in Chinese text processing tasks, but no systematic comparison or analysis of their values as features for Chinese text categorization has been reported heretofore. We carry out here a full performance comparison between them by experiments on various document collections (including a manually word-segmented corpus as a golden standard), and a semi-quantitative analysis to elucidate the characteristics of their behavior; and try to provide some preliminary clue for feature term choice (in most cases, character-bigrams are better than words) and dimensionality setting in text categorization systems. . | A Comparison and Semi-Quantitative Analysis of Words and Character-Bigrams as Features in Chinese Text Categorization Jingyang Li Maosong Sun Xian Zhang National Lab. of Intelligent Technology Systems Department of Computer Sci. Tech. Tsinghua University Beijing 100084 China lijingyang@gmail.com sms@tsinghua.edu.cn kevinn9@gmail.com Abstract Words and character-bigrams are both used as features in Chinese text processing tasks but no systematic comparison or analysis of their values as features for Chinese text categorization has been reported heretofore. We carry out here a full performance comparison between them by experiments on various document collections including a manually word-segmented corpus as a golden standard and a semi-quantitative analysis to elucidate the characteristics of their behavior and try to provide some preliminary clue for feature term choice in most cases character-bigrams are better than words and dimensionality setting in text categorization systems. 1 Introduction1 Because of the popularity of the Vector Space Model VSM in text information processing document indexing term extraction acts as a pre-requisite step in most text information processing tasks such as Information Retrieval Baeza-Yates and Ribeiro-Neto 1999 and Text Categorization Sebastiani 2002 . It is empirically known that the indexing scheme is a nontrivial complication to system performance especially for some Asian languages in which there are no explicit word margins and even no natural semantic unit. Concretely in Chinese Text Categorization tasks the two most important index ing units feature terms are word and characterbigram so the problem is which kind of terms2 should be chosen as the feature terms words or character-bigrams To obtain an all-sided idea about feature choice beforehand we review here the possible feature variants or options . First at the word level we can do stemming do stop-word pruning include POS Part of Speech information etc. Second term .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo y học: "Correction: A long-term follow-up study investigating healthrelated quality of life and resource use in survivors of severe sepsis: comparison of severe sepsis: comparison of recmbinant human activated protein C with standard care"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Chinese Parsers for Stanford Dependencies"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Loopy Belief Propagation and Dual Decomposition for Integrated CCG Supertagging and Parsing"
Báo cáo khoa học: "Measuring Language Divergence by Intra-Lexical Comparison"
Báo cáo khoa học: "Models for Sentence Compression: A Comparison across Domains, Training Requirements and Evaluation Measures"
Báo cáo khoa học: "A Comparison and Semi-Quantitative Analysis of Words and Character-Bigrams as Features in Chinese Text Categorization"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Document, Sentence, and Term Event Spaces"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles"
Báo cáo khoa học: "Paragraph-, word-, and coherence-based approaches to sentence ranking: A comparison of algorithm and human performance"
Báo cáo khoa học: "Comparison between CFG filtering techniques for LTAG and HPSG"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.