發掘文件中的主題：Weka分群應用於文本探勘 Discover the Topic of ...

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document. Frequency) 是一種用於資訊檢索與文字探勘的. 傳統機器學習統計方法，用來評估一字詞對. 於一個檔案中的重要 ...

在以文字撰寫的大量文件中發掘這些文件所共同描述的主題，這類型的技術稱之爲「主題塑模」(Topic Modeling)，而資料探勘中的分群就是實作主題塑模的其中 ... Step 2. 資料前處理：斷詞... · Step 3. Weka分群操作... · Step 4. 解讀Weka分群結果...

將文件分類（監督式學習），或者分群（非監督式學習），在文字探勘和資訊檢索（information retrieval）都很重要。其中，屬於後者的文件分群（text clustering）是一個常見任務，當我們 ...

第一屆的政大數據分析社（簡稱NCCU DA）剛結束招募，在書審結束後與面試前，我們試圖通過文字探勘的主題模型與分群來分析學生的申請動機與認為自己學習完 ...

實驗結果顯示以分群個數來判定類別的分類準確率及穩定性皆優於平均值分類法。 未來本研究可進一步發展成線上分類主題系統，提供使用者即時了解在大量文件中是否有所需的資訊 ...

本文使用文字探勘(Text Mining)技術，設計同主題與跨主題的文章主動推薦系統。研究中亦利用閱讀者的閱覽紀錄分析建構讀者分群系統，希望將閱讀主題類似的讀者規劃為獨立 ...

機器學習領域期刊文獻的研究與發表，一直是電腦科學未來應用與新科技誕生的基礎，本研究利用SSCI資料庫中與機器學習應用相關研究文獻，使用文字探勘技術，擷取具文章鑑別力 ...

相對「資料探勘」而言，「文本探勘」指的是由非結構化的資. 料找出資料的相關性。吾㆟應該將「知識探索」看待為「資料探勘」與「文本探. 勘」的整合，亦即廣泛㆞自 ...

文字探勘主要透過各種文本分析技術達到探索文字資料中感 ... 國網中心基於這些方法利用高速運算與高容量索引儲存架構，發展詞彙向量化生成、文本標註、文本分類分群 ...

文章分群 傳統的分群方法中，有利用兩個或多個文件之間的相似程度來做為分群的依據，或是利用機器學習為主的分群方式來訓練一些文件來得到分群規則。為了找出兩個或是 ...