Ricerca di caratteristiche di rilevanza per l'estrazione del testo - Kamble, Rekha;More, Shivaprasad
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Relevance Feature Discovery è un modello innovativo che classifica i termini in categorie distinte e aggiorna efficacemente i pesi e la distribuzione dei termini nei modelli, aumentando così le prestazioni del text mining. I termini che appaiono più frequentemente nei documenti non rilevanti sono classificati come termini specifici negativi. L'obiettivo di Relevance Feature Discovery è quello di estrarre caratteristiche di alta qualità che rappresentino accuratamente le richieste dell'utente. Questo sistema supera le tecniche basate sui termini e sui modelli.

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Produktbeschreibung
Relevance Feature Discovery è un modello innovativo che classifica i termini in categorie distinte e aggiorna efficacemente i pesi e la distribuzione dei termini nei modelli, aumentando così le prestazioni del text mining. I termini che appaiono più frequentemente nei documenti non rilevanti sono classificati come termini specifici negativi. L'obiettivo di Relevance Feature Discovery è quello di estrarre caratteristiche di alta qualità che rappresentino accuratamente le richieste dell'utente. Questo sistema supera le tecniche basate sui termini e sui modelli.
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.