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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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主题

1 篇 natural language...
1 篇 machine learning

机构

1 篇 galgotias univ s...

作者

1 篇 khan md irfan
1 篇 patel atul
1 篇 pathak samprati

语言

1 篇 英文

检索条件"主题词=Natural Language Processing and Text Classification"

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详细简洁

排序：

Automated text Categorization 3

Automated Text Categorization

引用

3rd International Conference on Signal processing and Communication (ICPSC)

作者： Patel, Atul Pathak, Samprati Khan, Md Irfan Galgotias Univ Sch Comp Sci & Engn Greater Noida Uttar Pradesh India

ISBN: (纸本)9781665428644

one of the central motivations behind NLP (natural language processing) is distinguishing designs. Agreed a content report, errand of recognizing the setting is referred to be as theme order. text classification is an important advance in the characteristic non-standard speech process. It is also performed utilizing totally different classification algorithms. Its cut back is wide utilized in text classification to perform classification on large live of text information. However, Map Reduce needed plenty of your time to perform the tasks thereby increasing latency and since the information is distributed over the cluster it builds time and so reducing process speed. Also, It utilizes a long queue of code. driven by this, we propose a basic nonetheless compelling machine learning methodology that uses a Naive mathematician classifier for text information. In the Machine Learning approach, the classifier is made mechanically by learning the properties of classes from a collection of predefined coaching information. Hence, it will method complicated moreover, multi assortment information in dynamic things. Here we tend to propose a naive Bayes classifier that scales directly with a range of indicators and information points that may be used for each binary and multiclass classification issue. We tend to enforce the conferred schemes victimization Machine Learning tool. The experiment results demonstrate the performance improvement within the classification technique..This manuscript investigates the performance of three various classifiers to be specific Decision Tree, and Naive Bayes and KNN on a theme characterization commission (within six subject divisions). An Assessment is finished based on meticulousness, truthfulness, recall, and f1-attain based outcomes. Along with those three previously mentioned classifiers, we have selected the Naive Bayes as our best model utilizing which we achieved 87.1% exactness

关键词： Machine Learning natural language processing and text classification

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