Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу
У статті наведено результати досліджень процесів перетворення інформації від форми текстового повідомлення до форми двовимірного масиву чисельних характеристик. Ці характеристики використовуються як масив вхідних даних (МВД) при синтезі моделі-класифікатора індуктивними методами, зокрема, багаторядн...
Saved in:
| Published in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Date: | 2018 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132011 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу / М.С. Голуб // Математичні машини і системи. — 2018. — № 1. — С. 59-66. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862720687169339392 |
|---|---|
| author | Голуб, М.С. |
| author_facet | Голуб, М.С. |
| citation_txt | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу / М.С. Голуб // Математичні машини і системи. — 2018. — № 1. — С. 59-66. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | У статті наведено результати досліджень процесів перетворення інформації від форми текстового повідомлення до форми двовимірного масиву чисельних характеристик. Ці характеристики використовуються як масив вхідних даних (МВД) при синтезі моделі-класифікатора індуктивними методами, зокрема, багаторядним алгоритмом методу групового урахування аргументів (МГУА). Запропоновано новий метод визначення переліку інформативних ознак тексту, який є адаптивним до поставленої задачі та до властивостей МВД. Створені умови для 100% вірної класифікації текстів. Це свідчить про забезпечення достатньої інформативності МВД у технологіях моніторингу текстових повідомлень.
В статье приведены результаты исследований процессов преобразования информации от формы текстового сообщения в форму двумерного массива численных характеристик. Эти характеристики используются в качестве массива входных данных (МВД) при синтезе модели-классификатора индуктивными методами, в частности, многорядным алгоритмом метода группового учёта аргументов (МГУА). Предложен новый метод формирования перечня информативных признаков текста, который является адаптивным к поставленной задаче и свойствам МВД. Созданы условия для 100% верной классификации текстов. Это свидетельствует о том, что обеспечена достаточная информативность МВД в технологиях мониторинга текстовых сообщений.
The article presents investigation results of information transformation from a form of the text message into the two-dimensional array of numerical characteristics. These characteristics are used as an array of input data (AID) when synthesizing the model-classifier by using inductive methods, in particular the multi-row algorithm of group method of data handling (GMDH). A new method for defining the list of informative text features that are adaptive to a given task and properties of the AID are suggested. Conditions for 100% correct classification of texts are created. This enables sufficient informativeness of AID in technologies of text message monitoring.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:26:27Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-132011 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:26:27Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Голуб, М.С. 2018-04-08T18:04:48Z 2018-04-08T18:04:48Z 2018 Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу / М.С. Голуб // Математичні машини і системи. — 2018. — № 1. — С. 59-66. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132011 004.942 У статті наведено результати досліджень процесів перетворення інформації від форми текстового повідомлення до форми двовимірного масиву чисельних характеристик. Ці характеристики використовуються як масив вхідних даних (МВД) при синтезі моделі-класифікатора індуктивними методами, зокрема, багаторядним алгоритмом методу групового урахування аргументів (МГУА). Запропоновано новий метод визначення переліку інформативних ознак тексту, який є адаптивним до поставленої задачі та до властивостей МВД. Створені умови для 100% вірної класифікації текстів. Це свідчить про забезпечення достатньої інформативності МВД у технологіях моніторингу текстових повідомлень. В статье приведены результаты исследований процессов преобразования информации от формы текстового сообщения в форму двумерного массива численных характеристик. Эти характеристики используются в качестве массива входных данных (МВД) при синтезе модели-классификатора индуктивными методами, в частности, многорядным алгоритмом метода группового учёта аргументов (МГУА). Предложен новый метод формирования перечня информативных признаков текста, который является адаптивным к поставленной задаче и свойствам МВД. Созданы условия для 100% верной классификации текстов. Это свидетельствует о том, что обеспечена достаточная информативность МВД в технологиях мониторинга текстовых сообщений. The article presents investigation results of information transformation from a form of the text message into the two-dimensional array of numerical characteristics. These characteristics are used as an array of input data (AID) when synthesizing the model-classifier by using inductive methods, in particular the multi-row algorithm of group method of data handling (GMDH). A new method for defining the list of informative text features that are adaptive to a given task and properties of the AID are suggested. Conditions for 100% correct classification of texts are created. This enables sufficient informativeness of AID in technologies of text message monitoring. uk Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Інформаційні і телекомунікаційні технології Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу Формирование массива входных данных при классификации текстов в технологии информационного мониторинга Formation of an array of input data under the classification of texts in information monitoring technology Article published earlier |
| spellingShingle | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу Голуб, М.С. Інформаційні і телекомунікаційні технології |
| title | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу |
| title_alt | Формирование массива входных данных при классификации текстов в технологии информационного мониторинга Formation of an array of input data under the classification of texts in information monitoring technology |
| title_full | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу |
| title_fullStr | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу |
| title_full_unstemmed | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу |
| title_short | Формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу |
| title_sort | формування масиву вхідних даних при класифікації текстів у технології інформаційного моніторингу |
| topic | Інформаційні і телекомунікаційні технології |
| topic_facet | Інформаційні і телекомунікаційні технології |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132011 |
| work_keys_str_mv | AT golubms formuvannâmasivuvhídnihdanihpriklasifíkacíítekstívutehnologííínformacíinogomonítoringu AT golubms formirovaniemassivavhodnyhdannyhpriklassifikaciitekstovvtehnologiiinformacionnogomonitoringa AT golubms formationofanarrayofinputdataundertheclassificationoftextsininformationmonitoringtechnology |