1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu

72 361 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 72
Dung lượng 1,64 MB

Nội dung

Ngày đăng: 25/03/2015, 09:43

Xem thêm

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng ký hiệu và từ viết tắt - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Bảng k ý hiệu và từ viết tắt (Trang 7)
Hình 2.1: Xếp hạng với SVM [31] - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Hình 2.1 Xếp hạng với SVM [31] (Trang 21)
Bảng 3.1: Ví dụ kết quả trả về của truy vấn q - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Bảng 3.1 Ví dụ kết quả trả về của truy vấn q (Trang 25)
Hình 3.1: Đồ thị web với khung nhìn thực thể [16] - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Hình 3.1 Đồ thị web với khung nhìn thực thể [16] (Trang 26)
Hình 3.2: Mô hình tìm kiếm truyền thống và tìm kiếm thực thể [52] - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Hình 3.2 Mô hình tìm kiếm truyền thống và tìm kiếm thực thể [52] (Trang 27)
Hình 3.3: Kiến trúc hệ thống[17] - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Hình 3.3 Kiến trúc hệ thống[17] (Trang 28)
Hình 3.4: Impression model [16] - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Hình 3.4 Impression model [16] (Trang 30)
Hình 3.7: Mô hình học xếp hạng trong máy tìm kiếm thực thể được bao đen là một thành phần xếp hạng trong máy tìm kiếm - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Hình 3.7 Mô hình học xếp hạng trong máy tìm kiếm thực thể được bao đen là một thành phần xếp hạng trong máy tìm kiếm (Trang 38)
Hình 3.9: So sánh độ chính xác trung bình AP trên 5 query - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Hình 3.9 So sánh độ chính xác trung bình AP trên 5 query (Trang 44)
Bảng 4.1 so sánh độ đo MRR và MTRR giữa phương pháp của Glover và phương pháp sử dụng hàm RF(p), cho thấy với hàm RF kết quả xếp hạng cụm từ để tạo nhãn có chất lượng tốt hơn: MRR, MTRR cao hơn tỏ các nhãn đúng xuất hiện ở thứ hạng nhỏ hơn (ở hạng đầu) - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
Bảng 4.1 so sánh độ đo MRR và MTRR giữa phương pháp của Glover và phương pháp sử dụng hàm RF(p), cho thấy với hàm RF kết quả xếp hạng cụm từ để tạo nhãn có chất lượng tốt hơn: MRR, MTRR cao hơn tỏ các nhãn đúng xuất hiện ở thứ hạng nhỏ hơn (ở hạng đầu) (Trang 57)
Bảng A.1: Dữ liệu học: cụm mức 1 - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
ng A.1: Dữ liệu học: cụm mức 1 (Trang 69)
Bảng A.4: Dữ liệu wiki đầy đủ mức 1 - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
ng A.4: Dữ liệu wiki đầy đủ mức 1 (Trang 70)
Bảng A.3: Dữ liệu kiểm tra - cụm chủ đề động vật học - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
ng A.3: Dữ liệu kiểm tra - cụm chủ đề động vật học (Trang 70)
Bảng A.2: Dữ liệu học - cụm chủ đề giáo dục - Học xếp hạng trong tính hạng đối tượng và tạo nhãn cụm tài liệu
ng A.2: Dữ liệu học - cụm chủ đề giáo dục (Trang 70)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Mô hình tìm kiếm truyền thống và tìm kiếm thực thể [52] Mô hình Impression

Nhận xét, đánh giá mô hình Impression

Mô hình đề xuất Mô hình học xếp hạng trong máy tìm kiếm thực thể Ví dụ xác định trọng số cục bộ p(α(γ)) So sánh Match@N

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w