Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In this paper, we have developed a probabilistic approach using PLSA for the discovery and analysis of contextual keyword relevance based on the distribution of keywords across a training text corpus. We have shown experimentally, the flexibility of this approach in classifying keywords into different domains based on
Keyword clustering is useful for text information retrieval, text document classification and so on. This paper introduces an unsupervised method to cluster Chinese keyword by the artificial neural network of SOM (self-organized map). Keywords are encoded into numeric vectors by the similarities of their contextual
Due to the exponential growth of available text documents in digital form, it is of great importance to develop techniques for automatic document classification based on the textual contents. Earlier document classification techniques have used keyword-based features and related statistics to achieve good results when
can be expected to be achieved in a QA system. Sentences are classified according to the content. Each classification is classified into a more detailed field. Important keywords are extracted from the sentences classified into the field. Moreover, the extracted keywords are classified into common and peculiar word for
digital library based on topic or concept features. Firstly, documents in a special domain are automatically produced by document classification approach. It integrates the rule-based and statistical method to classify the documents in the large-scale collection. Then, the keywords of each document are extracted using the
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.