Analysis of the text and digital information for process modeling



Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the description of the simplest classifiers, and compares popular algorithms for text categorization using test samples.

About the authors

A. E Sofiev

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Dr.Eng., Prof.

G. M Vereshchagin

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: vergleb@yandex.ru

References

  1. Korde V. Text Classification and Classifiers:A Survey //International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), Vol.3, No.2, March 2012.
  2. B.S. Harish, S. Manjunath, D.S. Guru “Text document classification: An approach based on indexing. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP) Vol.2, No.1, January 2012.
  3. Добрынин В.Ю., Клюев В.В. Некрестьянов И.С. Оценка тематического подобия текстовых документов // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии: Вторая всероссийская научная конференция. Санкт-Петербург, 2000.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Sofiev A.E., Vereshchagin G.M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).