Остання редакція: 2019-05-13
Анотація
В статті приведено розгляд методів, які використовуються для задач інтелектуального аналізу текстової інформації. Виділено переваги та недоліки таких методів, як метод Байєса, метод k найближчих сусідів, метод дерева рішень. Запропоновано послідовне використання методу підрахунку TF-iндексу та методу Байєса.
RESEARCH AND EVALUATION OF MAIN METHODS FOR ANALYSIS OF ENGLISH TEXT FOR THE PRESENCE OF STEEL LINGUIST CONSTRUCTIONS
Abstracts: The article gives an overview of the methods used for the intellectual analysis of text information. The advantages and disadvantages of such methods as the Bayes method, the method of k nearest neighbors, method of reference vectors are singled out. A consistent use of the method has been proposed for evaluation of the TF-index and the Bayes method.
Ключові слова
Посилання
1. Большакова Е. И. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная / Е. И. Большакова, Е. С. Клишинский. – М. : МИЭМ, 2011. – 272 с.
2. Шалак В. И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. — M.: Омега - Л, 2009. — 272 c.
3. Кравець Р.Б. Застосування багатозначної логіки для інтелектуального аналізу даних [Текст] / Кравець Р.Б., Шаховська Н.Б. // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». – Л.: Вид-во Національного ун-ту «Львівська політехніка», 2002. – №468: Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології. – С. 58–65.
4. Наївний баєсів класифікатор [Електронний ресурс] – режим доступа: https://uk.wikipedia.org/wiki/ Наївний_баєсів_класифікатор