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Research and Development in Intelligent Systems XXVI: Incorporating Applications and Innovations in Intelligent Systems XVII - Tapa blanda
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Críticas:
From the reviews: “Papers and posters presented at the 29th SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence ... are collected in this book. It presents a wide range of research topics. ... Most of the papers have a quite formal approach. ... They are all presented to professionals in AI, so the book should appeal to AI scholars and practitioners.” (G. Gini, ACM Computing Reviews, April, 2010)
Reseña del editor:
The most common document formalisation for text classi?cation is the vector space model founded on the bag of words/phrases representation. The main advantage of the vector space model is that it can readily be employed by classi?cation - gorithms. However, the bag of words/phrases representation is suited to capturing only word/phrase frequency; structural and semantic information is ignored. It has been established that structural information plays an important role in classi?cation accuracy [14]. An alternative to the bag of words/phrases representation is a graph based rep- sentation, which intuitively possesses much more expressive power. However, this representation introduces an additional level of complexity in that the calculation of the similarity between two graphs is signi?cantly more computationally expensive than between two vectors (see for example [16]). Some work (see for example [12]) has been done on hybrid representations to capture both structural elements (- ing the graph model) and signi?cant features using the vector model. However the computational resources required to process this hybrid model are still extensive.
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- EditorialSpringer
- Año de publicación2009
- ISBN 10 1848829825
- ISBN 13 9781848829824
- EncuadernaciónTapa blanda
- Número de edición1
- Número de páginas520
- EditorEllis Richard, Petridis Miltos
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