Búsqueda de características de relevancia para la minería de textos - Kamble, Rekha; More, Shivaprasad
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Relevance Feature Discovery es un modelo innovador que clasifica los términos en distintas categorías y actualiza eficazmente la ponderación de los términos y su distribución en patrones, lo que aumenta el rendimiento de la minería de textos. Los términos que aparecen con más frecuencia en artículos irrelevantes se clasifican como términos específicos negativos. El objetivo de Relevance Feature Discovery es extraer características de alta calidad que representen con precisión las demandas del usuario. Este sistema supera a las técnicas basadas en términos y patrones.

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Produktbeschreibung
Relevance Feature Discovery es un modelo innovador que clasifica los términos en distintas categorías y actualiza eficazmente la ponderación de los términos y su distribución en patrones, lo que aumenta el rendimiento de la minería de textos. Los términos que aparecen con más frecuencia en artículos irrelevantes se clasifican como términos específicos negativos. El objetivo de Relevance Feature Discovery es extraer características de alta calidad que representen con precisión las demandas del usuario. Este sistema supera a las técnicas basadas en términos y patrones.
Autorenporträt
La profesora Rekha Kamble completó la Maestría en Tecnología en Ciencias de la Computación e Ingeniería del Instituto Textil y de Ingeniería de la Sociedad DKTE, India, en 2018. Trabaja como profesora asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería (AIML). Sus intereses de investigación incluyen minería de datos, minería de textos, tecnología blockchain y computación en la nube.