Scoprire nuove informazioni con il clustering a livello di frase da mult
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Obiettivo specifico per scoprire alcune nuove informazioni da un insieme di documenti inizialmente recuperati in risposta ad alcune query. Il clustering del testo a livello di frasi, l'uso efficace e l'aggiornamento è ancora un problema di ricerca aperto, specialmente nel dominio del text mining. Poiché la maggior parte degli usi del sistema esistente, il modello appartiene a un singolo cluster. Ma qui possiamo usare modelli appartenenti a tutti i cluster con diverso grado di appartenenza. Poiché le frasi di quei documenti ci aspetteremmo che almeno uno dei cluster sia strettamente correlat...
Obiettivo specifico per scoprire alcune nuove informazioni da un insieme di documenti inizialmente recuperati in risposta ad alcune query. Il clustering del testo a livello di frasi, l'uso efficace e l'aggiornamento è ancora un problema di ricerca aperto, specialmente nel dominio del text mining. Poiché la maggior parte degli usi del sistema esistente, il modello appartiene a un singolo cluster. Ma qui possiamo usare modelli appartenenti a tutti i cluster con diverso grado di appartenenza. Poiché le frasi di quei documenti ci aspetteremmo che almeno uno dei cluster sia strettamente correlato ai concetti descritti dal termine di query. Questo libro presenta un nuovo algoritmo di clustering fuzzy che opera su dati di input relazionali (cioè dati sotto forma di matrice quadrata di somiglianze a coppie tra oggetti di dati).
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