Classification automatique des propositions de recherche
Multi-domaines utilisant l'exploration de texte et les techniques d'apprentissage automatique
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Les techniques d'exploration de texte (TM) sont pratiquement utilisées dans les applications web, le monde universitaire,l'industrie de l'Internet et d'autres domaines également. Dans le domaine de la recherche, elles permettent d'identifier et de catégoriser les travaux de recherche et les notes connexes de nombreux domaines, qui peuvent être obtenus à partir de l'emplacement individuel lui-même. Si un groupe de propositions appartient à un domaine de recherche particulier et qu'il peut contenir un grand nombre de propositions, ces propositions sont regroupées et fournies à l 'examin...
Les techniques d'exploration de texte (TM) sont pratiquement utilisées dans les applications web, le monde universitaire,l'industrie de l'Internet et d'autres domaines également. Dans le domaine de la recherche, elles permettent d'identifier et de catégoriser les travaux de recherche et les notes connexes de nombreux domaines, qui peuvent être obtenus à partir de l'emplacement individuel lui-même. Si un groupe de propositions appartient à un domaine de recherche particulier et qu'il peut contenir un grand nombre de propositions, ces propositions sont regroupées et fournies à l 'examinateur. La méthode ontologique est une technique possible dans ce domaine. Lesméthodes d'exploration de texte sont utilisées pour résoudre le problème de la classification automatique des documents textuels. Dans ce travail ,les propositions de recherche sont classées en fonction des domaines disciplinaires, et les propositions de chaque discipline sont regroupées à l'aide de la technique d'exploration de texte. Dans la phase 1, des techniques de prétraitement telles que l'extraction de mots, les mots vides, l'épointage et la fréquence des termes dans l'inversion de la fréquence des documents (TF/IDF) sont utilisées pour épointer, épointer le mot et compter la fréquence du mot présent dans la proposition de recherche. Dans la phase 2, l'approche est proposée pour organiser la liste des MWTs extraits automatiquement d'un corpus de documents textuels spécifiques à un domaine dans une hiérarchie basée sur leur similarité sémantique.
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