Tematyczna klasyfikacja dokumentów WWW z wykorzystaniem oryginalnej metody sztucznej inteligencji

• Autorzy: Gorzałczany M. B. , Rudziński F.

Warianty tytułu

EN

WWW-dokuments classification with the use of an oryginal AI method

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł prezentuje oryginalną metodę sztucznej inteligencji (dynamiczne, samoorganizujące się sieci neuronowe) oraz ich zastosowanie w złożonych zagadnieniach analizy informacji dostępnej w sieci Internet. Jednym z niezwykle aktualnych, ważnych i złożonych zagadnień z wymienionego obszaru jest szeroko rozumiana tematyczna klasyfikacja dokumentów dostępnych w tej sieci. Zagadnienie to jest bezpośrednio powiązane z innymi, aktualnymi i ważnymi problemami, takimi jak wyszukiwanie dokumentów najbardziej podobnych do zapytania użytkownika, sortowanie dokumentów według zadanych kryteriów, automatyczne tworzenie streszczeń dokumentów itp. Praca prezentuje oryginalną, dynamiczną, samoorganizującą się sieć neuronową oraz test jej praktycznej użyteczności w zagadnieniach nienadzorowanej klasyfikacji dokumentów WWW na przykładzie zbioru streszczeń artykułów naukowych dostępnych na stronie internetowej Cornell University w USA (http://arxiv.org).

EN

This paper presents an original AI (Artificial Intelligence) method (a dynamic, self-organizing neural network) and its application to complex problems of an analysis of information available in the Internet network. One of the most important and complex issues in the above-mentioned area is the classification of documents that are available in this network. These issues are directly connected to other important problems like searching of documents most similar to queries of users, sorting of documents according to given criteria, automatic creating of abstracts of document, etc. This work presents an original, dynamic, self-organizing neural network and the test of its practical usefulness in problems of unsupervised WWW-documents classification with the use of abstracts of scientific papers that are available at the WWW site of Cornell University, USA (http://arxiv.org).

Słowa kluczowe

PL

sztuczna inteligencja; sieć Internet; samoorganizujące się sieci neuronowe; klasyfikacja dokumentów WWW

EN

artificial intelligence; Internet network; self-organizing neural networks; WWW-dokuments classification

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Świętokrzyskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej. Elektryka
• Rocznik: 2005
• Tom: Z. 42
• Strony: 165--180
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Gorzałczany M. B.

• Politechnika Świętokrzyska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Aleja Tysiąclecia Państwa Polskiego 7, PL - 25 314 Kielce

autor

Rudziński F.

• Politechnika Świętokrzyska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Aleja Tysiąclecia Państwa Polskiego 7, PL - 25 314 Kielce

Bibliografia

• 1. Gorzałczany M.B., Computational Intelligence Systems and Applications;Neuro- Fuzzy and Fuzzy Neural Synergisms. Physica-Verlag, Springer-Verlag Co., Heidelberg, New York 2002.
• 2. Gorzałczany M.B., Rudziński F., Application of genetic algorithms and Kohonen networks to cluster analysis. w: L. Rutkowski, J. Siekmann, R. Tadeusiewicz, L.A. Zadeh (red.), ‘Artificial Intelligence and Soft Computing - ICAISC 2004 (Lecture Notes in Artificial Intelligence)’. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York 2004, s. 550-561,
• 3. Gorzałczany M.B., Rudziński F., Modified Kohonen networks for complex cluster-analysis problems. w: L. Rutkowski, J. Siekmann, R. Tadeusiewicz, L.A Zadeh (red.), ‘Artificial Intelligence and Soft Computing - ICAISC 2004 (Lecture Notes in Artificial Intelligence)’. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York 2004, s. 562-567.
• 4. Gorzałczany M.B., Rudziński F,. Uogólnione, samoorganizujące się sieci neuronowe w problemach tzw. odkrywania wiedzy w bazach danych. Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej, Elektryka Nr 42, Kielce 2005.
• 5. Kohonen T., Self-Organizing Maps. Springer-Verlag, Berlin 2001.