Статья о сети Кохонена:
http://www.basegroup.ru/library/analysis/clusterization/som_mine/
Книга по нейросетям
вторник, 29 декабря 2009 г.
воскресенье, 27 декабря 2009 г.
суббота, 26 декабря 2009 г.
Модель текста
В статье Реляционно-ситуационный метод
поиска и анализа текстов и его приложения
Приведена интересная семантическая модель текста на основе коммуникативной грамматики русского языка.
Использовать эту модель не будем. Однако в раздел сравнения моделей добавим как наиболее ориентироваанный на семантику подход.
поиска и анализа текстов и его приложения
Приведена интересная семантическая модель текста на основе коммуникативной грамматики русского языка.
Использовать эту модель не будем. Однако в раздел сравнения моделей добавим как наиболее ориентироваанный на семантику подход.
четверг, 24 декабря 2009 г.
forthcoming
Итак, что предстоит сделать в ближайшем будущем
1. документирование методики - окончим в феврале
разделы:
2. разработка программной реализации - окончим в ???
3. испытание, документирование - окончим в июне
1. документирование методики - окончим в феврале
разделы:
-модель текста
-оценка близости текста
-сжатие размерности просранства признаков
-алгоритм работы сети кохонена
-методика иерархической кластеризации
а. общий алгоритм
б. классификация текстов
в. исправление ошибок - слияние кластеров
2. разработка программной реализации - окончим в ???
3. испытание, документирование - окончим в июне
среда, 23 декабря 2009 г.
start
Ну чтож, начнем вести блог по теме проекта.
Первые источники:
The Text Mining Handbook - библия) text mining, дает базовое представление о задаче text clustering и методах решения.
Первичной задачей является задача выбора модели для копуса текста или же для отдельных текстов корпуса.
Модели корпуса используются алгоритмами:
FTC и HFTC
STC
Разработанная методика будет использовать векторную модель текста, предложенную в
Text Clustering using Semantics
В качестве синтаксического анализатора может использоваться:
Cognitive Dwarf
Первые источники:
The Text Mining Handbook - библия) text mining, дает базовое представление о задаче text clustering и методах решения.
Первичной задачей является задача выбора модели для копуса текста или же для отдельных текстов корпуса.
Модели корпуса используются алгоритмами:
FTC и HFTC
STC
Разработанная методика будет использовать векторную модель текста, предложенную в
Text Clustering using Semantics
В качестве синтаксического анализатора может использоваться:
Cognitive Dwarf
Подписаться на:
Сообщения (Atom)
