Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
(2019) Trang: 78-84
Tạp chí: The International Conference on Advanced COMPuting and Applications (ACOMP)

Text classification is an important task which may help human reducing time and effort. This work is aimed to propose an approach for text classification, especially for articles. The proposed method can automatically extract information and categorize articles on suitable topics. The input data were pre-processed, extracted, vectorized and classified using machine learning techniques including Support Vector Machines, Naïve Bayes, and k-Nearest Neighbors. The experiments were carried out on two data sets of articles showed that with the accuracy of over 91%, using natural language processing and support vector machines technique proved its feasibility for developing the automatic classification system of articles.

Các bài báo khác
Số Công nghệ TT 2017 (2017) Trang: 103-111
Tải về
Tập 55, Số 4 (2019) Trang: 29-37
Tải về
 

CTUJoS indexed by Crossref

Vietnamese | English


BC thường niên 2019


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...