| Title: | NADZOROVANO ODKRIVANJE PREDMETA TEKSTOVNIH VSEBIN Z UPORABO SELEKCIJSKIH IN STATISTIČNIH METOD |
|---|
| Authors: | ID Hrnčić, Sašo (Author)
ID Kosar, Tomaž (Mentor) More about this mentor... 
ID Podgorelec, Vili (Comentor) |
|---|
| Files: |  VS_Hrncic_Saso_2016.pdf (2,31 MB)
MD5: 087986506A000E5CC992A3E222C1C702
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Undergraduate thesis |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | Cilj diplomske naloge je izdelati preprost kategorizacijski sistem, ki zna nov tekstovni dokument čim natančneje uvrstiti v naprej definirane kategorije. Ena izmed funkcionalnosti sistema je prepoznavanje jezika, ki je bilo testirano na podatkovnih korpusih dokumentov Wikipedije, Europarla in jezikovnih modelov projekta LibTextCat. Kategorizacijski sistem je bil razširjen še na prepoznavanje v naprej definiranih tematikah korpusa 20 Newsgroups in Reuters-21578. Za predstavitev dokumentov smo uporabili n-gramsko tehniko, ki smo jo kombinirali s selekcijskimi in statističnimi metodami. Dosežene rezultate smo analizirali ter dokumentirali. Podrobneje smo predstavili problematiko, lastne izkušnje, lastnosti uporabljenih metod ter obstoječe raziskave. |
|---|
| Keywords: | tekstovno kategoriziranje, n-grami, strojno učenje, teorija informacij, odmik od najpomembnejšega elementa |
|---|
| Place of publishing: | [Maribor |
|---|
| Publisher: | S. Hrnčić |
|---|
| Year of publishing: | 2016 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-61990 |
|---|
| UDC: | 004.05:004.5(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 19991318 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:GT5AAOMU |
|---|
| Publication date in DKUM: | 16.09.2016 |
|---|
| Views: | 1219 |
|---|
| Downloads: | 111 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
