Phân loại chủ đề tự động cho bản tin thời sự truyền hình : Luận văn tốt nghiệp Cao học. Ngành Hệ thống Thông tin

Luận văn xây dựng một hệ thống phân loại chủ đề tự động cho bản tin thời sự truyền hình bằng mô hình máy học. Các mô hình máy học như Naïve Bayes, máy học vector hỗ trợ (SVM) được áp dụng trong hệ thống để so sánh, tìm ra giải pháp tối...

全面介紹

Đã lưu trong:

書目詳細資料
主要作者:	Trần, Văn Tiên
格式:	圖書
語言:	Undetermined
出版:	Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2020
主題:	Hệ thống thông tin,Information systems
標簽:	添加標簽沒有標簽, 成為第一個標記此記錄!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ

實物特徵
總結:	Luận văn xây dựng một hệ thống phân loại chủ đề tự động cho bản tin thời sự truyền hình bằng mô hình máy học. Các mô hình máy học như Naïve Bayes, máy học vector hỗ trợ (SVM) được áp dụng trong hệ thống để so sánh, tìm ra giải pháp tối ưu. Bộ dữ liệu được sử dụng trong luận văn được lấy từ hệ thống lưu trữ tin nội bộ của Đài Phát thanh và Truyền hình thành phố Cần Thơ. Kết quả thực nghiệm cho thấy, mô hình SVM kiểm thử đạt độ chính xác là 93,91%. Kết quả của nghiên cứu được áp dụng để phát triển hệ thống quản lý tin bài tự động của Đài Phát thanh và Truyền hình thành phố Cần Thơ.

Phân loại chủ đề tự động cho bản tin thời sự truyền hình : Luận văn tốt nghiệp Cao học. Ngành Hệ thống Thông tin

相似書籍