Za darmo

Ebook Statystyczne metody klasyfikacji tekstów Adam Idczak, Jerzy Korzeniewski

0,00 zł

Dodaj do ulubionych

Opis treści

W ostatnich latach, wraz z szybkim rozwojem technologii komputerowych i internetowych, coraz większego znaczenia nabierają komputerowe metody badania tekstu, w szczególności metody ustalania sentymentu czy też wydźwięku tekstu. Metody komputerowe mogą być później wykorzystywane w takich zagadnieniach, jak streszczanie tekstu, wyszukiwanie informacji z tekstu, sprawdzanie poprawności tekstu, maszynowe tłumaczenie tekstu i wielu innych. Niniejsza monografia zawiera przegląd metod analizy sentymentu dla dokumentów głównie anglojęzycznych, badanie efektywności wybranych metod analizy sentymentu w zastosowaniu do dokumentów polskojęzycznych, propozycje nowych metod, które mogą poprawić jakość klasyfikacji. W nowych propozycjach nacisk został położony na problemy klasyfikacji binarnej, niekorzystanie ze źródeł zewnętrznych, korzystanie w jak najmniejszym stopniu ze zbioru uczącego. Proponujemy przenieść ciężar klasyfikacji tekstów z obszernego zbioru uczącego na wyszukiwanie i analizowanie związków pomiędzy słowami tworzącymi dokument, a nawet grupami słów. Zaproponowana metoda ma prostą interpretację, może konkurować z metodami standardowymi oraz może być wykorzystana do innych problemów związanych z ustalaniem sentymentu tekstów.

Spis treści ebooka Statystyczne metody klasyfikacji tekstów

Wstęp 7

Rozdział 1. Wprowadzenie w problematykę klasyfikacji tekstów 11
1.1. Podstawowe pojęcia 11
1.2. Uwagi terminologiczne i oznaczenia 16
1.3. Etapy wstępnej obróbki tekstu 18
1.4. Klasyfikatory wykorzystywane w badaniach 23
1.4.1. Naiwny klasyfikator Bayesa 23
1.4.1.1. Model zero-jedynkowy 24
1.4.1.2. Model wielomianowy 24
1.4.1.3. Model Gaussa 25
1.4.2. Regresja logistyczna 25
1.4.3. Metoda SVM 27
1.5. Miary jakości klasyfikacji 29
1.6. Testowe zbiory danych 30
1.6.1. Zbiór Reuters-21578 31
1.6.2. Zbiór Polarity 31
1.6.3. Zbiór OHSUMED 32
1.6.4. Zbiór bank 32
1.6.5. Zbiór perfumy 32
1.6.6. Zbiór perfumyzbil 33
1.6.7. Zbiór ksiazki 33
1.6.8. Zbiór ksiazkizbil 33
1.6.9. Zbiór apteki 33
1.6.10. Zbiór aptekizbil 34
1.6.11. Zbiór esklepy 34
1.6.12. Zbiór esklepyzbil 34
1.6.13. Zbiór kurier 34
1.6.14. Zbiór kurierzbil 35
1.6.15. Zbiór hotele 35
1.6.16. Zbiór hotelezbil 35
1.7. Oprogramowanie używane w badaniach 35
1.7.1. Wstępna obróbka tekstu 36
1.7.2. Klasyfikacja 38

Rozdział 2. Metody doboru zmiennych na potrzeby klasyfikacji tekstów 41
2.1. Podejścia modelowe 41
2.2. Podejścia heurystyczne 43
2.3. Metody inspirowane naturą 58
2.4. Metody z grupy ensamble 60
2.5. Wybrane metody wykorzystujące źródła zewnętrzne 62

Rozdział 3. Autorska propozycja metody klasyfikacji tekstów 65
3.1. Wnioski z przeglądu literatury – zadania badawcze 65
3.2. Sformułowanie nowej metody 66
3.3. Organizacja badania 73
3.4. Wyniki badania i wnioski 73

Zakończenie 105

Załącznik 107

Bibliografia 135