AI :: Kategorisierungskategorie. AI :: Kategorisierer ist ein Perl-Modul zur automatischen Textkategorisierung.
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AI :: Kategorisierungskategorie. Beschreibung

AI :: Kategorisierer ist ein Perl-Modul für die automatische Textkategorisierung. AI :: Kategorisierer ist ein Perl-Modul für die automatische Textkategorisierung.Synopsis Verwenden Sie AI :: Kategorisierungskategorie; mein $ c = neuer AI :: Kategorisierungskategorie (... Parameter ...); # Führen Sie ein komplettes Experiment auf - Training auf einem Corpus, testen Sie auf einem Test-# -Set, drucken Sie eine Zusammenfassung der Ergebnisse an stdout $ c-> run_experiment; # Oder führen Sie die Teile von $ c-> run_experiment separat $ c-> scan_features aus. $ c-> read_training_set; $ c-> Zug; $ c-> wertet_test_set; drucken $ c-> stats_table; # Nach dem Training, verwenden Sie den Lernenden für die Kategorisierung meiner $ l = $ c-> lerner; während (...) {mein $ d = ... ein Dokument erstellen ... meine $ Hypothese = $ l-> kategorisiert ($ d); # Ein AI :: Kategorisierungskategorien :: Hypothese Objektdruck "Zugewiesene Kategorien:", Join ',', $ Hypothese-> Kategorien, "N"; drucken "Beste Kategorie:", $ Hypothese-> Best_Category, "n"; } AI :: Kategorisierungskategorie ist ein Rahmen für die automatische Textkategorisierung. Es besteht aus einer Sammlung von Perl-Modulen, die gemeinsame Kategorisierungsaufgaben und ein Satz definierter Beziehungen zwischen diesen Modulen implementieren. Die verschiedenen Details sind flexibel. ON.Der grundlegender Prozess der Verwendung dieses Moduls beinhaltet in der Regel eine Erlangung einer Sammlung von vorkategorisierten Dokumenten, wodurch eine "Knowledge Set" -Registrierung dieser Dokumente erstellt wird, die einen Kategorisierungskategorie auf diesem Wissens-Set erstellt und den ausgebildeten Kategorisierungskategorien für spätere Verwendung speichert. Es gibt mehrere Möglichkeiten, diesen Prozess auszuführen. Das TOP-Level-AI :: Categorisiermodul stellt eine Dachklasse für hochrangige Operationen bereit, oder Sie können die Schnittstellen der einzelnen Klassen im Framework verwenden. Ein einfaches Beispiel-Skript, das einen Training Corpus liest, trainiert einen Kategorisierer und testet die Kategorisierungskategorie auf einem Testkorpus, verteilt sich als zB / Demo.pl .disclaimer: Die Ergebnisse eines der Maschinenlernen-Algorithmen sind weit von unfehlbarem (in der Nähe des Fehlbaren). Die Kategorisierung von Dokumenten ist oft eine schwierige Aufgabe, auch für Menschen, die in der bestimmten Wissensdomäne ausgebildet sind, und es gibt viele Dinge, die ein Mensch andenken würde, dass keiner dieser Algorithmen berücksichtigt wird. Dies sind nur statistische Tests - am besten sind sie ordentliche Tricks oder hilfsbereite Assistenten, und im schlimmsten Fall sind sie völlig unzuverlässig. Wenn Sie dieses Modul für ein wirklich wichtiges Gerät verwenden möchten, ist die menschliche Überwachung unerlässlich, sowohl der Kategorisierungsprozess als auch die endgültigen Ergebnisse. Für die Verwendung des Nutzungsdetails finden Sie in der Dokumentation jedes einzelnen Moduls. Anforderungen: · Perl.

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