Pesquisa de características de relevância para extração de texto - Kamble, Rekha;More, Shivaprasad
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O Relevance Feature Discovery é um modelo inovador que classifica os termos em categorias distintas e actualiza eficazmente os pesos e a distribuição dos termos nos padrões, aumentando assim o desempenho da extração de texto. Os termos que aparecem com mais frequência em documentos irrelevantes são classificados como termos específicos negativos. O objetivo da Descoberta de Características de Relevância é extrair características de alta qualidade que representem com precisão as exigências do utilizador. Este sistema supera o desempenho das técnicas baseadas em termos e padrões.

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Produktbeschreibung
O Relevance Feature Discovery é um modelo inovador que classifica os termos em categorias distintas e actualiza eficazmente os pesos e a distribuição dos termos nos padrões, aumentando assim o desempenho da extração de texto. Os termos que aparecem com mais frequência em documentos irrelevantes são classificados como termos específicos negativos. O objetivo da Descoberta de Características de Relevância é extrair características de alta qualidade que representem com precisão as exigências do utilizador. Este sistema supera o desempenho das técnicas baseadas em termos e padrões.
Autorenporträt
A Profa. Rekha Kamble concluiu o Mestrado em Tecnologia em Ciência e Engenharia da Computação pelo Instituto de Engenharia e Têxtil da DKTE Society, Índia, em 2018. Ela trabalha como professora assistente no Departamento de Ciência e Engenharia da Computação (AIML). Seus interesses de pesquisa incluem mineração de dados, mineração de texto, tecnologia de blockchain e computação em nuvem.