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”

Word-Graph vs. bag-of-words feature extraction for solving author identification problem

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F19%3A10243815" target="_blank" >RIV/61989100:27510/19:10243815 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Word-Graph vs. bag-of-words feature extraction for solving author identification problem

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper we examine multiple methods for solving the problem of text vectorization in context of text classification. We compare two variants of a traditional Bag-of-Words technique to a newly proposed Word-Graph approach based on graph representation of a text document and measuring similarities between graph structures. We further propose modifications to the Word-Graph method potentially improving classification accuracy. Results of experiments performed while solving an author identification problem on a dataset consisting of speeches made during meetings of Slovak National Parliament show that the Word-Graph approach offers similar levels of accuracy as traditional methods. Proposed modifications significantly improve the performance in case of imbalanced number of documents for each class in the training set. (C) 2019 VSB-Technical University of Ostrava. All rights reserved.

  • Název v anglickém jazyce

    Word-Graph vs. bag-of-words feature extraction for solving author identification problem

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper we examine multiple methods for solving the problem of text vectorization in context of text classification. We compare two variants of a traditional Bag-of-Words technique to a newly proposed Word-Graph approach based on graph representation of a text document and measuring similarities between graph structures. We further propose modifications to the Word-Graph method potentially improving classification accuracy. Results of experiments performed while solving an author identification problem on a dataset consisting of speeches made during meetings of Slovak National Parliament show that the Word-Graph approach offers similar levels of accuracy as traditional methods. Proposed modifications significantly improve the performance in case of imbalanced number of documents for each class in the training set. (C) 2019 VSB-Technical University of Ostrava. All rights reserved.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 13th International Conference on Strategic Management and its Support by Information Systems: May 21th-22th, 2019, Ostrava, Czech Republic

  • ISBN

    978-80-248-4305-6

  • ISSN

    2570-5776

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    418-425

  • Název nakladatele

    VŠB - Technical University of Ostrava

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    21. 5. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku