Document Classification with Supervised Latent Feature Selection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F12%3A00197792" target="_blank" >RIV/68407700:21230/12:00197792 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21240/12:00197792

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Document Classification with Supervised Latent Feature Selection

Popis výsledku v původním jazyce

The classification of text documents generally deals with large dimensional data. To favor generality of classification researcher has to apply a dimensionality reduction technique before building a classifier. We propose classification and reduction algorithm that makes use of latent uncorrelated topics extracted from training documents and their known categories. We suggest several latent feature selection options and provide their testing.

Název v anglickém jazyce

Document Classification with Supervised Latent Feature Selection

Popis výsledku anglicky

The classification of text documents generally deals with large dimensional data. To favor generality of classification researcher has to apply a dimensionality reduction technique before building a classifier. We propose classification and reduction algorithm that makes use of latent uncorrelated topics extracted from training documents and their known categories. We suggest several latent feature selection options and provide their testing.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2nd International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics

ISBN

978-1-4503-0915-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

70-74

Název nakladatele

ACM

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Craiova

Datum konání akce

13. 7. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—