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首页> 外文会议>International Conference on Imaging Science,Systems,and Technology CISST'99 Une 28-July 1, 1999 Las Vegas, Nevada, USA >Textual data mining through the synergistic combination of classifiers and linguistic processors
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Textual data mining through the synergistic combination of classifiers and linguistic processors

机译：通过分类器和语言处理器的协同组合进行文本数据挖掘

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Numerical data mining tools are generally quite robust but only provide coarse-granularity results; such tools can handle very large inputs. Computational linguistic tools are able to provide fine-granularity results but are less robust; such tools, often semi-automatic, usually handle relatively short inputs. A synergistic combination of both types of tools is the basis of our hybrid approach. First, a connectionist classifier is used to locate potentially interesting documents, or segments thereof. Second,the user selects segments that will be forwarded to the linguistic processor in order to semi-automatically analyse their textural data and extract relevant informaiton or knowledge elements. We present the main characteristics of our hybrid approach to textual data mining, plus a methodology by which it can be put to use. We alos report on the results of a first evaluation involving a corpus made up of two texts pertaining to two different domains.
机译：数值数据挖掘工具通常相当健壮，但只能提供粗粒度结果。这样的工具可以处理非常大的输入。计算语言工具能够提供细粒度的结果，但功能较差。这样的工具，通常是半自动的，通常处理相对较短的输入。两种工具的协同组合是我们混合方法的基础。首先，使用连接器分类器来定位潜在有趣的文档或其片段。其次，用户选择将被转发到语言处理器的段，以便半自动地分析其纹理数据并提取相关的信息或知识元素。我们介绍了文本数据挖掘混合方法的主要特征，以及可以使用它的方法。我们将报告涉及一个语料库的首次评估结果，该语料库由与两个不同领域相关的两个文本组成。

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