Klasifikace textových dokumentů použitím směsových modelů

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F04%3A00106330" target="_blank" >RIV/67985556:_____/04:00106330 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61384399:31160/04:00019189
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Text document classification based on mixture models
Popis výsledku v původním jazyce
Finite mixture modelling of class-conditional distributions is a standard method in a statistical pattern recognition. This paper, using bag-of-words vector document representation, explores the use of the mixture of multinomial distributions as a modelfor class-conditional distribution for multiclass text document classification task. Experimental comparison of the proposed models was performed using Reuters-21578 and Newsgroups data sets.
Název v anglickém jazyce
Text document classification based on mixture models
Popis výsledku anglicky
Finite mixture modelling of class-conditional distributions is a standard method in a statistical pattern recognition. This paper, using bag-of-words vector document representation, explores the use of the mixture of multinomial distributions as a modelfor class-conditional distribution for multiclass text document classification task. Experimental comparison of the proposed models was performed using Reuters-21578 and Newsgroups data sets.

Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—

Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění
2004
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)