КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Модель, учитывающая различительную силу термина
Частотные модели Статистические методы назначения весов Используют частотные параметры терминов tk в тексте Di, которые характеризуют частоту встречаемости того или иного слова в том или ином тексте. Эти параметры называют частотами и обозначают fik, где i – обозначение текста, k – обозначение термина. Следует иметь в виду, что методы используют абсолютную частоту терминов, т.е. число их появлений. Данные методы включают частотные модели; модель, учитывающую различительную силу термина, и ее модификацию; модель, использующую динамическую оценку информативности. В применение частоты для оценки значимости термина вкладывают следующий смысл: чем чаще используется тот или иной термин, тем теснее он связан с семантикой текста. Этот тезис побуждает связать вес wik термина tk в тексте Di напрямую с частотой, т.е. wik = fik. Однако этого делать нельзя по двум причинам: 5) бóльшей частотой могут обладать служебные слова типа предлогов, союзов и т.п., которые не связаны с выражением семантики текста; 6) минимальной частотой могут характеризоваться «узкие» термины, которые хорошо отражают семантику текста. По этим соображениям формула для расчета веса термина приобретает вид: wik = fik* К, где К – коэффициент, который рассчитывается по разным зависимостям в соответствии с разновидностью частотных моделей. Так, модель, использующую текстовую частоту термина, определяет К: К = IDFk, где IDFk (Inverse Document Frequency) – обратная частота tk в наборе из n текстов: IDFk =, Dk– текстовая частота - число текстов набора из n, в которых есть tk.
Модель, учитывающая соотношение «сигнал-шум», рассчитывает К как: , где Nk– шум термина tk в наборе из n текстов: , - суммарная частота термина tk в наборе из n текстов, Sk- сигнал термина tk в наборе из n текстов: . Модель, учитывающая распределение частоты термина, определяет К по формуле: , где - средняя частота термина tk в наборе из n текстов: , (Vk)2 - среднеквадратическое уклонение термина tk: . В этой модели «хорошим», т.е. имеющим бóльший вес, считается термин, уменьшающий коэффициент подобия текстов. Вес термина здесь также прямо пропорционален его частоте, однако в расчете коэффициента К учитывается роль термина в усилении или уменьшении подобия текстов, что исключает данный метод из числа частотных. Введем некоторые понятия: § вектор Vi текста Di: Vi = {(tk, fik)} или Vi = {(tk, wik)}; § коэффициент подобия S(Di, Dj) текстов Di и Dj:
где T= |{tk}| - число индексационных терминов. Коэффициент подобия принимает значения от 0 до 1: при 0 тексты различны, при 1 – полностью идентичны (по смыслу). В данной модели К = DVk где - различительная сила (Difference Volume) термина tk: , - среднее значение коэффициента попарного подобия текстов данного набора в присутствии термина tk: , - то же в отсутствие термина tk.
Недостатком данной модели является то, что для вычисления средних попарных подобий текстов из набора n текстов требуется n2 операций. Модификация этого метода использует понятие пространства текстов и его характеристик - профиля и плотности пространства текстов. Пространство текстов – множество текстов, каждый из которых характеризуется вектором. Профиль П пространстваиз n текстов – это виртуальный текст, вектор которого VП определяется как: VП = {(tПk, fПk)}, где {tпk} =, т.е.множество {tпk} индексационных терминов есть объединение индексационных терминов текстов набора, , т.е. частоты терминов есть усредненные частоты терминов по текстам набора. Плотность Q пространства текстов: , где S(П,Di) – коэффициент подобия профиля и текста Di:
Чем больше Q, тем больше сходство между текстами набора. С использованием плотности пространства Q можно по другому определить различительную силу DVk термина tk: DVk = Qk – Q, где Qk – плотность пространства текстов, когда термин tk исключен из всех текстов набора n, Q - плотность пространства текстов в присутствии термина tk.
Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 532; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |