Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Vector Model Improvement Using Suffix Trees

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F09%3A00021025" target="_blank" >RIV/61989100:27240/09:00021025 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Vector Model Improvement Using Suffix Trees

  • Popis výsledku v původním jazyce

    There are many ways how to search for documents in document collections. These methods take advantage of Boolean, vector, probabilistic and other models for the representation of documents, queries, rules and procedures which can determine correspondencebetween user requests and documents. Each of these models have several restrictions. These restrictions do not allow a user to find all relevant documents. There are many irrelevant documents among returned ones by the system and some relevant documentsmissing at all. In the article there is a new method suggested which uses suffix trees for the vector query improvement. This method treats the documents as a set of phrases (sentences) not just as a set of words. The sentence has a specific semantic meaning (words in the sentence are ordered). This is the advantage in comparison with methods which treat document just like a bag of words.

  • Název v anglickém jazyce

    Vector Model Improvement Using Suffix Trees

  • Popis výsledku anglicky

    There are many ways how to search for documents in document collections. These methods take advantage of Boolean, vector, probabilistic and other models for the representation of documents, queries, rules and procedures which can determine correspondencebetween user requests and documents. Each of these models have several restrictions. These restrictions do not allow a user to find all relevant documents. There are many irrelevant documents among returned ones by the system and some relevant documentsmissing at all. In the article there is a new method suggested which uses suffix trees for the vector query improvement. This method treats the documents as a set of phrases (sentences) not just as a set of words. The sentence has a specific semantic meaning (words in the sentence are ordered). This is the advantage in comparison with methods which treat document just like a bag of words.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA201%2F09%2F0990" target="_blank" >GA201/09/0990: Zpracování XML dat</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Computational Intelligence Research

  • ISSN

    0974-1259

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    5

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus