Index Based Approach for Categorizing Online News Articles

机译：基于索引在线新闻文章进行分类的方法

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This research proposes an alternative approach to machine learning based ones for categorizing online news articles. For using machine learning based approaches for any task of text mining, documents should be encoded into numerical vectors; it causes two problems: huge dimensionality and sparse distribution. Although there are various tasks of text mining such as text categorization, text clustering, and text summarization, the scope of this research is restricted to text categorization. The idea of this research is to avoid the two problems by encoding a document or documents into a table, instead of numerical vectors. Therefore, the goal of this research is to develop a scheme which is free from the two problems for categorizing on-line news article automatically.

机译：本研究提出了一种用于对在线新闻文章进行分类的机器学习的替代方法。对于基于机器学习的基于机器学习的方法，用于任何文本挖掘任务，文档应编码为数字矢量;它会导致两个问题：巨大的维度和稀疏分布。虽然有各种文本挖掘任务，例如文本分类，文本群集和文本摘要，但该研究的范围仅限于文本分类。该研究的思想是通过将文档或文档编码到表中来避免两个问题，而不是数值向量。因此，本研究的目标是开发一种方案，这些方案是自动对在线新闻文章进行分类的两个问题。

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来源
《WSEAS International Conferences》|2008年||共6页
会议地点
作者
TAEHO JO;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
Text Categorization Index-based Approach; Machine Learning based Approach; Text Mining;

机译：基于文本分类索引的方法;基于机器学习的方法;文本挖掘;

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