A New Term Weighting Algorithm for Identifying Salient Events

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018

6136876388 / 9786136876382

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Term weighting is a useful technique that extracts important features from textual documents, thereby providing a basis for different Text Mining approaches. The objective of this work is to study the existing term weighting algorithms for feature extraction and to develop an efficient term weighting algorithm for mining salient features from internet based newswire sources. TF\*PDF (Term Frequency \* Proportional Document Frequency) is the most popular term weighting algorithm which extracts influential features from news archives. TF\*PDF satisfies the basic property of the features in news documents i.e., frequency and thus increases the accuracy when compared to other term weighing algorithms such as Binary, TF (Term Frequency), TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) and its variants. However, only frequency property is not sufficient for salient topic extraction. To overcome that problem, this book presents an innovative and effective term weighting algorithm that considers Position, Scattering and Topicality along with Frequency for extracting short lived and long running events.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9786136876382

Titel
A New Term Weighting Algorithm for Identifying Salient Events
Autor
Jahnavi Yeturu
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6136876388
ISBN-13
9786136876382
Artikelgewicht
221 Gramm
Abmessungen
220x150x9 mm

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