Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 49,666,382

 Text classification based on semi-supervised learning
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Hung Vo Trung,Thanh Vo Duy, Pham Minh Tuan and Doan Van Ban
abortion stories gone wrong how to abort at home teenage abortion facts
cvs weekly sale cvs print prescription savings cards
walgreens pharmacy coupon site promo codes walgreens
Nơi đăng: Proceedings of the 2013 Fifth International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition
walgreens prints coupons rx coupons printable free printable coupons
; Số: ISBN: 978-1-4799-3400-3;Từ->đến trang: 238-242;Năm: 2013
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
In this paper, we present our solution and experimental results of the application of semi-supervised machine learning techniques and the improvement of SVM algorithm to build text classification applications. Firstly, we create a features model which is based on labeled data, and then we will be improved it by the unlabeled data. The technique that is to be added a label into new data is based on binary classification. Our experiment is implemented on 3 data layers which are extracted from papers in 3 topics sports, entertainment and education on VNEXPRESS.NET. We experimented and compared the accuracy of the classification results between before and after improve features model through semi-supervised machine learning method and classification algorithm based on SVM model. Experiments show that classification quality is enhanced after improvement features model
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn