No abstract

No abstract

Từ khóa-Mô hình chủ đề, tiếng Việt, khai phá văn bản, từ lõi, Naive Bayes. I. ĐẶT VẤN ĐỀPhân loại văn bản là một trong những phần quan trọng của việc khai phá dữ liệu văn bản, khá nhiều các hệ thống phân loại văn bản sử dụng kỹ thuật dựa trên tri thức (knowledge based) hoặc dựa trên các luật được xây dựng sẵn để tạo thành một tập hợp các quy tắc logic để hiểu và phân loại văn bản. Mỗi loại (hay còn gọi là lớp -class) tương đương với một chủ đề ví dụ -thể thao‖, -chính trị‖ hay -nghệ thuật‖. Nhiệm vụ phân loại được bắt đầu xây dựng từ một tập các văn bản Một khó khăn khác nữa trong cách xử lý phân loại tự động đối với các văn bản tiếng Việt, là độ khó trong xử lý ngôn ngữ, bởi ngôn ngữ tiếng Việt thuộc lớp ngôn ngữ đơn lập (single syllable language), các từ trong tiếng Việt có thể là từ đơn hoặc từ ghép, do vậy khó khăn trong việc tách từ. Bởi thế, chúng tôi đã tiếp cận bài toán theo hai bước: xử lý giảm đặc trưng và áp dụng lý thuyết Naive Bayes trong phân loại.Xử lý giảm số chiều của đặc trưng bằng cách xây dựng mô hình chủ đề (topic modeling), số lượng thuật ngữ (term) trong mỗi chủ đề sẽ giảm hơn nhiều so với số các từ trong một văn bản, mặt khác sẽ giải quyết bài toán tách từ tiếng Việt nhờ đó làm tăng độ chính xác của hệ thống, tiếp theo áp dụng lý thuyết Naive Bayes để phân loại các văn bản theo đúng chủ đề đã chọn [12].

No abstract

No abstract