Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
Hidden Markov Models as a text mining method
Języki publikacji
Abstrakty
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.
In the text mining applications probabilistic models of document are widely used. In this paper the Hidden Markov Models were described as a fundamental method for text processing. Definition of the HMM was presented and the algorithms to find parameters of the model. Some of the possible applications of HMM were suggested.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
27--31
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz.
Twórcy
autor
- Instytut Systemów Informatycznych, Wydział Cybernetyki WAT, ul. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa, marcin.mazurek@wat.edu.pl
Bibliografia
- [1] L. R. Rabiner, „A tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition”, Proceedings of the IEEE, 257-289, 1989.
- [2] A. Kao S. R. Poteet, Natural Language Processing and Text Mining, Springer--Verlag, Londyn, 2007.
- [3] R. Feldman, J. Sanger, The Text Mining Handbook, Cambridge University Press, 2007.
- [4] Jie Tang, Mingcai Hong, Duo Zhang, Bangyong Liang, Juanzi Li, „Information Extraction: Methodologies and Applications”, Emerging technologies of text mining, Information Science Reference, Londyn, 2008.
- [5] C. D. Manning, H. Schutze, Foundation of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, 1999.
- [6] D. R. H. Miller, T. Leek, R. M. Schwartz, „A Hidden Markov Model Information Retrieval System”, Proceedings of the 22nd ACM SIGIR Conference on Research and development in information retrieval, 214-221, Nowy Jork, 1999.
- [7] K. Seymore, A. McCallum, R. Rosenfeld, „Learning Hidden Markov Model Structure for Information Extraction”, AAAI 99 Workshop on Machine Learning for Information Extraction, 37-42, 1999.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWA0-0046-0058