Wykorzystanie dekompozycji SVD do automatycznej identyfikacji słów kluczowych w dokumentach

Gładysz, A.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Wykorzystanie dekompozycji SVD do automatycznej identyfikacji słów kluczowych w dokumentach

Autorzy

Gładysz A.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

Usage decomposition SVD for automatic keywords identification in text documents

Języki publikacji

Abstrakty

Artykuł stanowi kontynuację cyklu badań związanych z wykorzystaniem algebraicznych metod identyfikacji słów kluczowych w dokumentach tekstowych. Jego celem jest teoretyczna analiza i empiryczna weryfikacja przydatności użycia metod identyfikacji słów kluczowych opartej na dekompozycji SVD w naukowych tekstach polskojęzycznych.

The article is a continuation of the cycle of studies related to the use of algebraic methods for keywords identification in text documents. Its purpose is to theoretical analysis and empirical verification of the suitability of the use of methods for keywords identification based on SVD decomposition of scientific in Polish texts.

Słowa kluczowe

słowa kluczowe analiza dokumentów tekstowych analiza automatyczna text mining eksploracja tekstu dekompozycja SVD

keywords text mining text exploration SVD decomposition

Wydawca

Instytut Naukowo-Wydawniczy "TTS" Sp. z o.o

Czasopismo

TTS Technika Transportu Szynowego

Rocznik

2013

Tom

R. 20, nr 10

Strony

2193--2201, CD

Opis fizyczny

Bibliogr. 12 poz., rys.

Twórcy

autor

Gładysz A.

Politechnika Rzeszowska, Wydział Zarządzania, Zakład Informatyki w Zarządzaniu

Bibliografia

1. Berry M. W., Dumais S. T., O’Brien G. W., Using linear algebra for intelligent information retrieval, SIAM Review, 37(4), 1995, s. 573-595.
2. Deerwester S., Dumais S. T., Furnas G., Landauer T. K, Harshman R., Indexing by Latent Semantic Analysisis, Journal of the American Society for Information Science, 41(6), 1990.
3. Furnas G. W., Deerwester S., Dumais S. T., Landauer T. K., Harshman R. A., Streeter L. A., Lochbaum K. E., Information retrieval using a singular value decomposition model of latent semantic structure, In Proceedings of the ACM SIGIR Conference, ACM, New York, 1998, s. 465-480.
4. Golub G., Kahan V., Calculating the singular values and pseudoinverse of a matrix, Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics: Series B, Numerical Analysis 2, 1965, s. 205-224.
5. Hand D., Mannila H., Smyth P., Eksploracja danych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2005.
6. Hearst M., Untangling Text Data Mining, Proceedings of ACL’99: the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, University of Maryland, June 20-26 1999.
7. Hotteling H., Analysis of a complex of statistical variables into principal components, Journal of Educational Psychology, nr 24, 1933, s. 417-444.
8. Manning C. D., Raghavan P., Schütze H., Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, Cambridge, England 2008.
9. Osińska V., Przybliżenie semantyczne w wizualizacji informacji w Internecie i bibliotekach cyfrowych, EBIB Nr76, 2006.
10. Pearson K., On lines and planes of closest fit to system of points in space, Philosophical Magazine, nr 2, 1901, s. 559-572.
11. Walesiak M., Gatnar E., Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, PWN, Warszawa 2009.
12. Walker D., Full and banded matrix algorithms, Parallel Computing Works, 1996.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-03f44e11-0d85-4492-a43a-5c5c75cbd7ce