Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej. Elektryka

1 2005

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: klasyfikacja dokumentów WWW

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Tematyczna klasyfikacja dokumentów WWW z wykorzystaniem oryginalnej metody sztucznej inteligencji

Gorzałczany M. B., Rudziński F.

Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej. Elektryka

2005

Z. 42

165-180

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).

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).