Ukryte modele Markowa jako metoda eksploracji danych tekstowych
Journal Title: Computer Science and Mathematical Modelling - Year 2010, Vol 0, Issue 6
Abstract
W eksploracji danych tekstowych z dużym powodzeniem stosuje się probabilistyczne modele dokumentów. W artykule przedstawiony został jeden z podstawowych, dla tej dziedziny informatyki, sposobów reprezentacji dokumentu za pomocą ukrytych modeli Markowa. Przedstawiono definicję ukrytego modelu Markowa oraz sposób wyznaczenia podstawowych wielkości związanych z wykorzystaniem tego modelu, takich jak prawdopodobieństwo wystąpienia obserwowanej sekwencji symboli (słów), wyszukanie najbardziej prawdopodobnej sekwencji stanów procesu, czy też formuły reestymacji parametrów modelu używane w procesie uczenia modelu.
Authors and Affiliations
Marcin Mazurek
Keywords
Related Articles
- EP ID EP63137
- DOI -
- Views 128
- Downloads 0
On sentence membership problem in context-sensitive languages
A new type of graph is introduced, the grammar graph. The possibility of assigning labels to each node in such a graph extends it to the grammar net. The grammar net should be considered as a new graphical tool that help...
Optymalizacja zapytań SQL metodą sporządzania diagramów zapytań
Niewłaściwie skonstruowane aplikacje bazodanowe nie tylko wymagają poświęcenia nadmiernej ilości czasu na ich obsługę, lecz mają także wpływ na inne aplikacje funkcjonujące na tym samym komputerze, lub w tej samej sieci....
Automatic construction of a semantic model of disease symptoms based on text corpus
The research described in article refers the medical data. Descriptions of diagnostic technologies results and descriptions of diseases form the text corpus. The corpus is the basis for building a semantic model of sympt...
Interoperability and Security Standards and Rules in the Polish Law on Informatization
Observing time-period from 2003 till 2008, polish governmental efforts in informatization was focused on e-government legal foundations and IT standards too. Main purpose of this article is to achieve short discussion of...
Rank thresholds in classifier ensembles in medical diagnosis
Classification methods have multiple applications, with medical diagnosis being one of the most common. A powerful way to improve classification quality is to combine single classifiers into an ensemble. One of the appro...