Comparing automated text classification methods

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

specialized methods to teach spelling: comparing three methods

چکیده: بررسی ادبیات مربوطه در کشور در زمینه یادگیری زبان انگلیسی نشان می‎دهد که علی‎رغم اهمیت املا در فرآیند یادگیری به طور عام و یادگیری زبان انگلیسی به طور خاص، این مولفه از جایگاهی متناسب با اهمیت آن برخوردار نیست و عمدتاً نادیده گرفته شده است. تحقیقات گسترده‎ای در خارج از کشور در مورد ماهیت این مولفه صورت گرفته است، در حالی که به جرأت می‎توان گفت در داخل کشور گامی در مورد درک ماهیت آن و فرآی...

15 صفحه اول

Evaluating Text Clustering Methods for Text Classification

In this project report, I will evaluate the several text clustering approaches and how they can be used for the purpose of text classification. The particular task is topic classification of 20 Newsgroup dataset and sentiment classification restaurant reviews dataset. Future direction for improving the results will also be discussed.

متن کامل

Comparing Speech and Text Classification on ICNALE

In this paper we explore and compare a speech and text classification approach on a corpus of native and non-native English speakers. We experiment on a subset of the International Corpus Network of Asian Learners of English containing the recorded speeches and the equivalent text transcriptions. Our results suggest a high correlation between the spoken and written classification results, showi...

متن کامل

Comparing Learning Methods for Classification

We address the consistency property of cross validation (CV) for classification. Sufficient conditions are obtained on the data splitting ratio to ensure that the better classifier between two candidates will be favored by CV with probability approaching 1. Interestingly, it turns out that for comparing two general learning methods, the ratio of the training sample size and the evaluation size ...

متن کامل

Comparing and Combining Two Approaches to Automated Subject Classification of Text

A machine-learning and a string-matching approach to automated subject classification of text were compared, as to their performance, advantages and downsides. The former approach was based on an SVM algorithm, while the latter comprised string-matching between a controlled vocabulary and words in the text to be classified. Data collection consisted of a subset from Compendex, classified into s...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: International Journal of Research in Marketing

سال: 2019

ISSN: 0167-8116

DOI: 10.1016/j.ijresmar.2018.09.009