Využití SVD pro indexování latentní sémantiky
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F02%3A00006700" target="_blank" >RIV/61989100:27240/02:00006700 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Využití SVD pro indexování latentní sémantiky
Popis výsledku v původním jazyce
Zpracováváním velkého množství informací (např. novinových článků, textů knih a časopisů v knihovně atd.) se zabývá oblast počítačových věd zvaná Information Retrieval. Systémy pro údržbu a vyhledávání takovýchto textů se nazývají Dokumentografické informační systémy (DIS). Rozmanité metody a modely vyvinuté v oblasti IR našly široké uplatnění v mnoha oblastech současného života. Jedním ze široce používaných modelů je model vektorový, ve kterém je dokument reprezentován jako vektor ve vícerozměrném vektorovém prostoru. Sada dokumentů je pak modelována jako matice termů v dokumentech. Lineární algebra poskytuje celou řadu metod redukujících tuto reálně velkou a řídkou matici pro výpočetně snadné nalezení dokumentů relevantních k dotazu uživatele. Jednouz takovýchto metod je singulární rozklad (Singular Value Decomposition - SVD), kterou se zabývá i tento článek. Aplikaci metody SVD v oblasti Information Retrieval nazýváme indexování latentní sémantiky (Latent Semantic Indexing - LSI)
Název v anglickém jazyce
Využití SVD pro indexování latentní sémantiky
Popis výsledku anglicky
Zpracováváním velkého množství informací (např. novinových článků, textů knih a časopisů v knihovně atd.) se zabývá oblast počítačových věd zvaná Information Retrieval. Systémy pro údržbu a vyhledávání takovýchto textů se nazývají Dokumentografické informační systémy (DIS). Rozmanité metody a modely vyvinuté v oblasti IR našly široké uplatnění v mnoha oblastech současného života. Jedním ze široce používaných modelů je model vektorový, ve kterém je dokument reprezentován jako vektor ve vícerozměrném vektorovém prostoru. Sada dokumentů je pak modelována jako matice termů v dokumentech. Lineární algebra poskytuje celou řadu metod redukujících tuto reálně velkou a řídkou matici pro výpočetně snadné nalezení dokumentů relevantních k dotazu uživatele. Jednouz takovýchto metod je singulární rozklad (Singular Value Decomposition - SVD), kterou se zabývá i tento článek. Aplikaci metody SVD v oblasti Information Retrieval nazýváme indexování latentní sémantiky (Latent Semantic Indexing - LSI)
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA201%2F00%2F1031" target="_blank" >GA201/00/1031: Inteligentní vyhledávání v dokumentografických informačních systémech</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2002
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
TR 2002/1
ISSN
—
e-ISSN
—
Svazek periodika
Neuveden
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
20
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—