Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/708
Nhan đề: | Ứng dụng thuật toán k-láng giềng gần nhất trong phân loại văn bản tin tức theo chủ đề |
Nhan đề khác: | The research of applying the k-nearest neighbor algorithm in text classification into topics |
Tác giả: | Lê, Quang Hòa |
Người hướng dẫn: | Ninh, Khánh Duy, TS |
Từ khoá: | Thuật toán KNN Phân loại văn bản Học máy |
Năm xuất bản: | 2018 |
Nhà xuất bản: | Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng |
Tóm tắt: | Việc phân loại văn bản theo chủ đề đã có nhiều trên thế giới và ở Việt Nam. Qua việc phân loại văn bản có thể nắm bắt được xu thế xã hội ở các website và ở cộng đồng mạng. Việc phân loại này có thể giúp được chúng ta có thể ra các quyết định, các chính sách hay các hành động phù hợp để thích ứng với xã hội hiện nay, khi mà sự vận động của xã hội thay đổi không ngừng, đặc biệt là trong thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0. Thuật toán phân loại văn bản bằng KNN là một trong những thuật toán để bổ trợ cho chúng ta thực hiện mục đích trên. Với KNN, ta có thể tận dụng được các ưu điểm của thuật toán nhằm công sức, tận dụng được sức mạnh của máy móc cũng như giảm được thời gian khi chúng ta thực hiện phân loại văn bản. Trong bài luận văn, tôi nêu các lý thuyết liên quan đến thuật toán, cách áp dụng trong việc phân loại văn bản sử dụng ngôn ngữ Python. Qua đó, đưa ra các kết quả đánh giá khi áp dụng thuật toán này trong thực tế. |
Mô tả: | Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật. Chuyên ngành: Khoa học Máy tính. Mã số: 60.48.01.01; 55 trang |
Định danh: | http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/708 |
Bộ sưu tập: | LV.Khoa học Máy tính |
Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | |
---|---|---|---|---|
LeQuangHoa.TT.pdf | Tóm tắt | 1.43 MB | Adobe PDF | Đăng nhập để xem toàn văn |
LeQuangHoa.TV.pdf | Toàn văn | 6.71 MB | Adobe PDF | Đăng nhập để xem toàn văn |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.