Сочинение на тему Онтология: фильтрация и выбор слова

Новое подозрительное слово обновлено

Новые подозрительные слова, которых на данный момент нет в базе данных, устанавливаются с помощью метода обнаружения кодовых слов и будут снова включены в онтологию. Таким образом, отношение, используемое здесь, полностью обновляется даже без секундной паузы. Это обновление онтологии помогает находить подозрительные слова в динамическом режиме и освобождает время для распознавания подозрительных слов в будущем {Thivya2015}.

Предварительная обработка

Фильтрация сообщений и файлов – это предварительная обработка в подходах интеллектуального анализа текста, которые начинаются с проверки подозрительного слова в наборе данных путем удаления ненужного слова, проверки орфографии ошибок, если сообщения верны. Этот этап включает в себя текстовый корпус состоит из большого набора структурированных текстовых сообщений в социальных сетях. Текстовый корпус состоит из стоп-слова, определения и удаления слова в вычислениях с помощью алгоритмов обработки естественного языка.

Машинное обучение, НЛП: классификация текста

Текстовая классификация присваивает документу как минимум один или несколько классов в соответствии с их содержанием. Классы выбираются из ранее установленной классификации таксономии (иерархическая система классификаций или классов). Классификация документов – это проблема в библиотечном деле для проверки базы данных Text corpus и извлечения данных из нескольких структурированных данных, например, эта документация может быть классифицирована по темам или по различным признакам (например, составить документ, дату, год, сведения об отправителе и получателе, время и т. д. Существует несколько подходов к классификации текста:

Выбор стоп-слова

Стоп-слова – это слова с очень незначительным информационным содержанием на английском языке. Это такие слова, как: and, the, of, it, as, может, что, a, an, of, off и т. Д. Эти слова отфильтровываются до и после обработки данных на естественном языке (текста). Первым делом нужно ввести понятия стоп-слов в Информационно-поисковую систему. Для важной доли размера текста с точки зрения появления нескольких слов в английском языке приходится. Он абсолютно заметил, что упомянутые местоимения и предлогические слова не использовались в качестве индексного слова для извлечения документов. Таким образом, все кончилось тем, что такие слова не содержали существенной информации о документах. Таким образом, та же интерпретация была дана стоп-слов в приложениях интеллектуального анализа текста в дополнение. При уменьшении размеров пространства объектов в основном используется качество после удаления стоп-слов из дома объектов. Стоп-слово считает, что список может быть удален из общего списка стоп-слов, который является внештатным приложением. Это может оказать негативное влияние на приложение для интеллектуального анализа текста, поскольку связанное слово зависит от домена и, следовательно, от приложения {Dalal2011}.

Алгоритмы стемминга

Автор {Murugesan2016} опишите, является ли процесс удаления коллективного морфологического и флексионального окончания английскими словами? Его основное использование является частью процесса нормализации термина, который обычно выполняется при настройке Системы поиска информации. Стемминг – это процесс устранения модифицированного слова в основе их слова на основе корня или формы слова. Например, для английского языка следует указывать строку «дары» (и, возможно, «подобный подарок», «изящный» и т. Д.) Как основанную на корне «кошка», а также «стебли», «стебель», «ствол» «Стеблированный» как основанный на «Стебле». Алгоритм stemming сокращает слова «убить», «убит» и «киллер» до корневого слова «убить».

Алгоритм грубой силы

Алгоритм перебора состоит из проверки, по крайней мере, битов позиций в тексте между 0 и n-m, начинается ли вхождение шаблона там или нет. Затем, при каждой попытке, он смещает шаблон точно на одну позицию к правильному. Алгоритм перебора должен иметь сравнительную таблицу поиска по исходной и измененной форме. Таблицы являются запросами, чтобы найти совпадение во фразе для определения слова. На этапе изучения контрасты текстовых символов могут быть полными в каждой инструкции, время, затрачиваемое на эту поисковую корневую форму и отношения с перекошенными формами.

Суффиксные алгоритмы зачистки

Это алгоритм, который приводит к совпадению решений между правилами нормализации для определенных категорий, выявляя неправильную категорию или будучи неспособным создать правильную категорию. Суффиксные алгоритмы запрета не зависят от таблицы поиска, которая состоит из измененных типов и отношений корневой формы. Вместо этого хранится, как правило, меньший список «правил», который обеспечивает путь для алгоритмической программы при заданной форме входного слова для поиска своего корневого типа. Этот подход проще поддерживать, чем алгоритмы перебора. Некоторые примеры принципов: {Winarti2017} Если слово оканчивается на «ed», уберите «ed». Если слово оканчивается на «ing», уберите «ing». Если слово оканчивается на «ly», уберите «Ли»

Аффикс стеммеры

В лингвистике термин аффикс относится либо к префиксу, либо к суффиксу. В дополнение к работе с суффиксами, существует множество подходов для удаления общих префиксов. В качестве примера, учитывая слово на неопределенный срок, установите, что начальное «in» может быть префиксом, который будет удален. Несколько из подобных подходов, упомянутых ранее, однако удар по названию аффикса денудация. Изучение аффикса для многих европейских языков можно найти здесь {Winarti2017}.

Алгоритмы сопоставления