TAILIEUCHUNG - Phân loại văn bản dựa trên kỹ thuật khai thác đồ thị con phổ biến

Bài viết "Phân loại văn bản dựa trên kỹ thuật khai thác đồ thị con phổ biến" đề xuất mô hình phân loại văn bản tiếng Việt dựa trên kỹ thuật khai thác đồ thị con phổ biến và sử dụng giải pháp máy học để thực hiện. Các kết quả thực nghiệm bước đầu đã khẳng định đúng đắn của đề xuất đồng thời gợi mở một hướng nghiên cứu mới cho bài toán phân loại văn bản tiếng Việt. Mời các bạn cùng tham khảo! | Phân loại văn bản dựa trên kỹ thuật khai thác đồ thị con phổ biến 1st ThS Hoàng Ngọc Dương 2nd ThS Phạm Ngọc Công Trường Sĩ quan Không quân Trường Sĩ quan Không quân Thành phố Nha Trang Khánh Hòa Thành phố Nha Trang Khánh Hòa Email congpham82@ Email hoangduongvtl@ Tóm tắt Phân loại văn bản là công việc phân tích nội dung thị văn bản được biểu diễn thành đồ thị vô hướng đơn giản của văn bản sau đó đưa ra quyết định văn bản này thuộc chủ đề và sử dụng thuật toán khai thác đồ thị con phổ biến bằng nào trong các loại văn bản đã biết chủ đề trước. Trong lĩnh vực thuật toán gSpan để xác định đặc trưng cho từng chủ đề. Sau khai thác dữ liệu các phương pháp tiếp cận chính như Naïve bước này là công việc vec tơ hóa đồ thị văn bản. Bước cuối Bayes máy vectơ hỗ trợ SVM Cây quyết định K láng giềng gần nhất k-NN mạng nơron Trong bài báo này chúng tôi cùng thực hiện là huấn luyện phân loại bằng SVM. đề xuất mô hình phân loại văn bản tiếng Việt dựa trên kỹ thuật A. Tiền xử lý văn bản khai thác đồ thị con phổ biến và sử dụng giải pháp máy học để thực hiện. Mô hình đề xuất được thực nghiệm trên một tập 2000 Việc đầu tiên hệ thống thực hiện là tách các từ trong văn các tài liệu văn bản tiếng Việt là các bài viết được tải xuống từ bản. Phương pháp tách từ sử dụng bộ thư viện tách từ các trang báo điện tử . Các kết quot JVnTextPro A Java-based Vietnamese Text Processing quả thực nghiệm bước đầu đã khẳng định đúng đắn của đề xuất Tool quot được phát triển bởi nhóm tác giả Cam-Tu Nguyen đồng thời gợi mở một hướng nghiên cứu mới cho bài toán phân Xuan-Hieu Phan and Thu-Trang Nguyen tại địa chỉ loại văn bản tiếng Việt. http . Đây là bộ thư viện mã Từ khóa Phân loại văn bản phân lớp văn bản đồ thị con nguồn mở trong java. Bước tiếp theo hệ thống sẽ tính tần phổ biến suất xuất hiện của các từ trong tập văn bản. Để giảm kích I. GIỚI THIỆU thước của đồ thị và thời gian tính toán đồ thị con phổ biến chỉ những từ có

• Cơ sở dữ liệu
• Hội thảo khoa học Công nghệ thông tin và truyền thông
• Information and Communication technology conference 2022
• Phân loại văn bản
• Kỹ thuật khai thác đồ thị con
• Bài toán phân loại văn bản tiếng Việt
• Mô hình hóa văn bản
• Kỷ yếu hội thảo khoa học
• Hội thảo khoa học Công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin truyền thông
• Ngân hàng thương mại Việt Nam
• Dịch vụ ngân hàng trực tuyến
• Giao dịch tài chính
• Ebook Kỷ yếu hội thảo chuyên đề
• Internet of things
• Ứng dụng công nghệ thông tin
• Hoạt động thư viện
• Ứng dụng công nghệ RFID
• Quản lý thư viện
• Cơ sở dữ liệu trực tuyến
• Giải pháp truyền thông tổng thể
• Tán xạ ngược
• Truyền thông UAV
• Hệ thống truyền thông tán xạ ngược
• Thiết bị bay không người lái
• Báo chí truyền thông
• Đào tạo báo chí
• Định hướng công nghệ trong đào tạo báo chí
• Công nghệ thông tin và truyền thông
• Công nghệ kỹ thuật số
• Hội thảo Khoa học Gắn kết đào tạo với doanh nghiệp
• Năng lực số
• Chuyển đổi số
• Giáo dục đại học
• An toàn thông tin
• Bảo mật Camera
• Camera an ninh
• Bộ lọc thông dải microstrip ba băng
• Bộ lọc thông dải
• Cộng hưởng trở kháng bậc
• Cộng hưởng ba phần
• Quản lý hệ thống bãi đỗ xe
• Xây dựng hệ thống quản lý bãi đỗ xe ôtô
• Quản lý bãi đỗ xe ôtô thông minh
• Smart parking system
• Thuật toán học máy
• Tấn công DDoS
• Tấn công từ chối dịch vụ
• Thuật toán rừng ngẫu nhiên
• Sa nhân tím Amomum longiligulare
• Phân tích dữ liệu thời gian thực
• Nông nghiệp thông minh
• Phương pháp phát hiện tấn công SQL Injection
• Kỹ thuật học máy
• Multinomial Naïve Bayes
• K Nearest Neighbors
• Bài toán phân lớp ảnh siêu âm vú
• Phân lớp ảnh y khoa
• Tập dữ liệu siêu âm vú
• Mạng neuron tích chập
• Hệ thống quản lý dữ liệu
• Quản lý dữ liệu nông nghiệp
• Mô hình phân tán
• Camera thông minh
• Điện toán đám mây
• Mô hình điện toán phân tán
• Chống tấn công ngập lụt gói RREQ
• Giao thức AODV
• Flooding attack MANET
• Phát hiện bất thường
• Thuật toán PCA
• Bộ công cụ ELK Stack
• Kỹ thuật Dimensionality Reduction
• Lớp học đảo ngược
• Mạng máy tính
• Thang đo Bloom
• Phần mềm Cisco packet tracer
• Multiple Input – Multiple Output
• Lựa chọn ăng ten phát
• Tỉ lệ lỗi bít
• Tiền mã hóa
• Hệ thống FD NOMA
• Hệ thống chuyển tiếp song công
• Đa truy nhập không trực giao
• Secrecy outage probability
• Luật kết hợp nhạy cảm
• Kĩ thuật khai thác dữ liệu
• Thuật toán NIFHSAR
• Thuật toán IFHSAR
• Improve fast hiding sensitive association rules
• Phương pháp Trapezoidal Hesitant Fuzzy TOPSIS
• Xếp hạng đánh giá giảng viên
• Tập mờ hesitant
• Quyết định đa tiêu chí
• Truy xuất ảnh nội soi dạ dày
• Thị giác máy tính
• Xây dựng hệ thống truy xuất hình ảnh y tế
• Mô hình Swin Transformer
• Mô hình dự báo ô nhiễm không khí
• Dữ liệu đa miền
• Trí tuệ nhân tạo
• Mining association rules
• Supporting association consultancy
• National high school exam
• Consulting system
• WiFi fingerprinting
• Machine learning algorithms
• Support vector machine
• Decision tree