Trang 1
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HUỲNH THỊ HIỀN THẮM XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN LOẠI CÔNG VĂN TẠI ỦY BAN NHÂN DÂN XÃ HÒA PHÚ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Đà Nẵng-Năm 2017
Nội dung tài liệu
Trang 2
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HUỲNH THỊ HIỀN THẮM XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN LOẠI CÔNG VĂN TẠI ỦY BAN NHÂN DÂN XÃ HÒA PHÚ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS.VÕ TRUNG HÙNG Đà Nẵng-Năm 2017
Trang 3
i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận văn Huỳnh Thị Hiền Thắm
Trang 4
ii PHÂN LOẠI VĂN BẢN VỚI PHƯƠNG PHÁP MẠNG NERUAL KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP CÂY QUYẾT ĐỊNH Học viên: Huỳnh Thị Hiền Thắm Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 Khóa: 31 Trường Đại học Bách khoa-ĐHĐN Tóm tắt - Bài toán phân loại văn bản, thực chất, có thể xem là bài toán phân lớp. Phân loại văn bản tự động là việc gán các nhãn phân loại lên một văn bản mới dựa trên mức độ tương tự của văn bản đó so với các văn bản đã được gán nhãn trong tập huấn luyện. Nhiều kỹ thuật máy học và khai phá dữ liệu đã được áp dụng vào bài toán phân loại văn bản, chẳng hạn: phương pháp quyết định dựa vào Bayes ngây thơ (Naive Bayes), cây quyết định (decision tree), k–láng giềng gần nhất (KNN), mạng nơron (neural network),… Phương pháp mạng nerual kết hợp phương pháp cây quyết định là chuyển đổi cây quyết định thành các mạng neural. Nhiệm vụ phân loại văn bản của phương pháp này là xây dựng các mạng lưới bằng cách trực tiếp lập bản đồ các nút quyết định hoặc quy định cho các đơn vị neural và nén lại mạng bằng cách loại bỏ các đơn vị và các kết nối không quan trọng và không cần thiết. Từ khóa – Cây quyết định, phân loại văn bản, mạng Nơ-ron. CLASSIFICATION CATEGORY WITH NEURAL NETWORK METHODS COMPLETED BY DECISION METHODOLOGY Abstract - Text document classification, basically, can be considered as a classification problem. Automatic text document classification is to assign a label to a new document based onthe similarity of the document with labeled documents in the training set. Many machinelearning and data mining methods have been applied in text document classification suchas: Naive Bayes, decision tree, k – Nearest neighbor, neural network,… The nerual networking method combines the decision tree method of converting decision trees into neural networks. The textual task of this method is to build networks by directly mapping decision nodes or rules to neural units and compressing networks by removing units and connections. Not important and unnecessary. Key words - Decision tree, text document calssification, Nerual Network.
Hiển thị 4 trang đầu. Tải tài liệu để xem đầy đủ.
Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!