PHÂN LOẠI VĂN BẢN VỚI MÁY HỌC VECTOR HỖ TRỢ VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH
Abstract
Tóm tắt
Article Details
Tài liệu tham khảo
Nguyễn Linh Giang, Nguyễn Mạnh Hiển, Phân loại văn bản tiếng Việt với bộ phân loại vectơ hỗ trợ SVM. Tạp chí CNTT&TT, Tháng 6 năm 2006.
Nguyễn Ngọc Bình, “Dùng lý thuyết tập thô và các kỹ thuật khác để phân loại, phân cụm văn bản tiếng Việt”, Kỷ yếu hội thảo ICT.rda’04. Hà nội 2004.
Nguyễn Linh Giang, Nguyễn Duy Hải, “Mô hình thống kê hình vị tiếng Việt và ứng dụng”, Chuyên san “Các công trình nghiên cứu, triển khai Công nghệ Thông tin và Viễn thông, Tạp chí Bưu chính Viễn thông, số 1, tháng 7-1999, trang 61-67. 1999
Huỳnh Quyết Thắng, Đinh Thị Thu Phương, “Tiếp cận phương pháp học không giám sát trong học có giám sát với bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt và đề xuất cải tiến công thức tính độ liên quan giữa hai văn bản trong mô hình vectơ”, Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’04, trang 251-261, Hà Nội 2005.
Đỗ Phúc, Nghiên cứu ứng dụng tập phổ biến và luật kết hợp vào bài toán phân loại văn bản tiếng Việt có xem xét ngữ nghĩa, Tạp chí phát triển KH&CN, tập 9, số 2, pp. 23-32, năm 2006
Chih-Hao Tsai, MMSEG: A Word Identification System for Mandarin Chinese Text Based on Two Variants of the Maximum Matching Algorithm. http://technology.chtsai.org/MMSEG/, 2000.
Keh-Jiann Chen, Shing-Huan Liu, Word Identification for Mandarin Chinese sentences, proceedings of Coling 92, Nantes, pp. 23-28, 1992.
Quinlan J., C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufman Publishers, 1993.
Đỗ Thanh Nghị, Khai mỏ dữ liệu – minh họa bằng ngôn ngữ R (chương 4), NXB Đại học Cần Thơ, 2010.
M.W. Berry, Z. Drmac, E.R. Jessup; Matrices, Vectơ Spaces and Information Retrieval; Society for Industrial and Applied Mathematics, Vol. 41, No. 2, 1999. pp. 335-362.
T. Letsche M. Berry; Large-scale Information Retrieval with Latent Semantic Analysis. SIGIR 2001, pp. 19-25
Thorsten Joachims. Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features. In European Conference on Machine Learning (ECML), 1998.
V.Vapnik. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, NewYork, 1995.