MODELOVANJE TEMA U TEKSTU NA OSNOVU NASLOVA DOKUMENATA

U radu je predstavljen pristup za modelovanje tema i klasifikaciju tekstualnih dokumenata. Konkretno, vršena 1) primena LDA (Latent Dirichlet Allocation) nad tekstom zarad dobijanja tema, pri čemu evaluacija rađena kvalitativno, kroz semantiku pronađenih tema; 2) klasifikacija dokumenta primenom reprezentacije teksta dobijene kombinacijom tf-idf obeležja izvučenih pomoću LSA Semantic Analysis); ovom reprezentacijom treniran Naive Bayes klasifikator, a računanjem F-mere, 3) teksta, gde eksperimentisano sa treniranjem SVM (Support Vector Machines) RF (Random Fores) modela; I u slučaju F-mere.