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O Relevance Feature Discovery é um modelo inovador que classifica os termos em categorias distintas e actualiza eficazmente os pesos e a distribuição dos termos nos padrões, aumentando assim o desempenho da extração de texto. Os termos que aparecem com mais frequência em documentos irrelevantes são classificados como termos específicos negativos. O objetivo da Descoberta de Características de Relevância é extrair características de alta qualidade que representem com precisão as exigências do utilizador. Este sistema supera o desempenho das técnicas baseadas em termos e padrões.

Produktbeschreibung
O Relevance Feature Discovery é um modelo inovador que classifica os termos em categorias distintas e actualiza eficazmente os pesos e a distribuição dos termos nos padrões, aumentando assim o desempenho da extração de texto. Os termos que aparecem com mais frequência em documentos irrelevantes são classificados como termos específicos negativos. O objetivo da Descoberta de Características de Relevância é extrair características de alta qualidade que representem com precisão as exigências do utilizador. Este sistema supera o desempenho das técnicas baseadas em termos e padrões.
Autorenporträt
Prof. Rekha Kamble schloss 2018 ihren Master of Technology in Computer Science & Engineering am DKTE Society's Textile & Engineering Institute, Indien, ab. Sie arbeitet als Assistenzprofessorin in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen (AIML). Zu ihren Forschungsinteressen gehören Data Mining, Text Mining, Blockchain-Technologie und Cloud Computing.