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...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả chính: Trần, Văn Tiên
Định dạng: Sách
Ngôn ngữ:Undetermined
Được phát hành: Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2020
Những chủ đề:
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Thư viện lưu trữ: Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ
LEADER 01767nam a2200217Ia 4500
001 CTU_237102
008 210402s9999 xx 000 0 und d
082 |a 005.7585 
082 |b T305 
088 |a 8480104 
100 |a Trần, Văn Tiên 
245 0 |a Phân loại chủ đề tự động cho bản tin thời sự truyền hình : 
245 0 |b Luận văn tốt nghiệp Cao học. Ngành Hệ thống Thông tin 
245 0 |c Trần Văn Tiên ; Nguyễn, Nhị Gia Vinh (Cán bộ hướng dẫn) 
260 |a Cần Thơ 
260 |b Trường Đại học Cần Thơ 
260 |c 2020 
520 |a 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. 
650 |a Hệ thống thông tin,Information systems 
904 |i Tuyến 
980 |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ