Dva modela

Source: http://echo.edres.org:8080/betsy/2models.htm

 

Postoje dvije dominantne Bayesova modela za klasifikaciju teksta, kako se zovu naivne Bayes modele jer pretpostavljamo uvjetnu neovisnost.

Uz Multivarijatne Bernoullijeva modela, svaki esej promatra kao poseban slučaj svih kalibriranim značajke. Kao što je u prikazanom primjeru, prisutnost ili ne-postojanje svih umjerenih mogućnosti se ispituje. Tipičan Bayesova mreža aplikacija, ovaj pristup se koristi u klasifikaciji teksta by Lewis (1992), Kalt i Croft (1996) i drugi.

Pod Bernoullijeva modela, uvjetno vjerojatnost prisutnosti svakog pojma procjenjuje se udio dokumenata unutar svake kategorije koje sadrže pojam. Frekvencije se zasije 1 kako bi se spriječilo nula vjerojatnosti koje a) se naginje jednosmjerno, te b) će dominirati izračune. Ovo Laplacian korekcija. Uvjetni Vjerojatnosti odsutnosti pojma su 1 minus vjerojatnosti pojmovima prisutnosti. Budući da je svaki pojam u vokabularu treba ispitati, ovaj model može taker dugo vremena kako bi izračunali.

Uz Multinomijalni modela, svaki esej se gleda kao na uzorku od kalibriranim značajke. Vjerojatnost svakog rezultat za određenu eseju se izračunava kao umnožak vjerojatnosti značajki sadržanih u eseju. Često se koristi u prepoznavanje govora, gdje se naziva „unigramskoj jezični model”, ovaj pristup je korišten u klasifikaciji teksta u Mitchell (1997), McCallum, Rosenfeld i Mitchell (1998) i drugi.

Pod multinomijalni modela, uvjetno vjerojatnost prisutnosti svakog pojma procjenjuje po učestalosti izraza u svakoj kategoriji podijeljena s učestalošću svih uvjeta unutar kategorije. Opet, Laplacian korekcija se koristi i frekvencije cijepljena 1.

McCallum i Nigam (1998) pokazali su da je nekoliko skupova podataka, multinomijalni model točni kao i točniji od Bernoullijeva modela. Od eseji često zabio temelji na prisutnosti ili odsutnosti mogućnosti, istraživanje je potrebno prije bilo kakve zaključci mogu izvući s obzirom na esej bodovanje.

Uvjetno neovisnosti – naivi Bayes pretpostavka

Naivni Bayes pretpostavka je da red riječi je nevažno, a time i da prisutnost jedne riječi ne utječe na prisutnost ili odsutnost drugu riječ i. To je pretpostavka očito teško povrijeđena na engleskom jeziku. Učinak je da su stražnji klasifikacija vjerojatnosti su ekstremni – često vrlo blizu nule ili jedan. Domingos i Pazzani (1997) pokazali su da je točnost klasifikacije nije ozbiljno utječe kršenja ovih pretpostavki.

Education
Kulturno nasljeđe, informacije i društvo (Cultural Heritages, Information, and Society)

Source: http://people.ischool.berkeley.edu/~buckland/culture.html   Škola informacija Ranije škola knjižnične i informacijske studije Michael Buckland, počasni profesor.   Postoje velike političke i ekonomske interesne u tome kako pojedinci i grupe sebe doživljavaju i kako vide i percipira, drugima. U pitanju su pitanja identiteta, samopoštovanja, političke lojalnosti i politika patriotizma i etničkog identiteta. Čiji je povijest …

Education
Učenje miješanja

Source: http://wp.auburn.edu/rdggenie/home/lessons/blending/ Bruce Murray, Visoka škola za obrazovanje Osim korespondencija, instrukcije za foniku trebaju razviti sposobnost miješanja. Miješanje znači glatko spajanje fonema kako bi se došlo do izgovora koji je dovoljno blizu riječi za pristup riječi. Mala djeca obično dobiju svoj prvi okus miješanja kroz rimu. Rimanje u suštini spaja novi početak …

Education
“NA PISANJE”

Source: https://sfwriter.com/ow05.htm   Pisac znanstvene fantastike ROBERT J. SAWYER Pobjednik Hugo i Nebula   Heinleinova pravila Postoji bezbroj pravila za pisanje uspjeha, ali najpoznatiji od njih, barem na polju znanstvene fantastike, pet je skovao pokojni, veliki Robert A. Heinlein. Heinlein je znao reći da se ne žali davati ta pravila, iako su …