Mixture Models for Learning Text Document Classifiers

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F03%3A03092961" target="_blank" >RIV/68407700:21230/03:03092961 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Mixture Models for Learning Text Document Classifiers

Popis výsledku v původním jazyce

The goal of text document classification is to assign a new document into one class from the predefined classes based on its contents. In this paper, a mixture of multinomial distributions is proposed as a model for class-conditional distributions in document classification task.

Název v anglickém jazyce

Mixture Models for Learning Text Document Classifiers

Popis výsledku anglicky

The goal of text document classification is to assign a new document into one class from the predefined classes based on its contents. In this paper, a mixture of multinomial distributions is proposed as a model for class-conditional distributions in document classification task.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2003

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Information Technologies and Control

ISBN

80-239-1333-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

1

Strana od-do

6-6

Název nakladatele

ÚTIA

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Libverda

Datum konání akce

16. 9. 2003

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—