An Improved K-Nearest Neighbors Approach Using Modified Term Weighting And Similarity Coefficient For Text Classification - Kadhim, Ammar Ismael (2016)
Pengelasan teks automatik adalah penting kerana peningkatan bilangan dokumen digital dan oleh itu ia perlu diurus. Kaedah pemodelan statistik terkini tidak memberi maklumat berguna yang mencukupi tentang topik untuk setiap ciri dan kategori. Tambahan pula, penyarian sifat menggunakan frekuensi kata-frekuensi dokumen songsang (TF-IDF) tradisional menghasilkan pengenalan kategori yang terlalu banyak untuk sesuatu dokumen. Dalam usaha pengelasan pula, kaedah k-jiran terdekat (k-NN) sedia ada dengan jarak Euclid dan skor keserupaan kosinus menghasilkan julat varians yang besar dalam prestasinya. Untuk menangani isu ini, kajian ini mengelaskan topik untuk teks pendek dan panjang dengan menggunakan pendekatan baharu untuk tahap-tahap utama pengelasan teks (iaitu penyarian sifat dan pengelasan teks). Kajian ini juga memperkenalkan TD-IDF dengan logaritma dan k-NN dengan skor keserupaan kosinus yang baharu untuk penyarian sifat dan pengelasan masing-masing. Lagipun, faktor yang memberi kesan terhadap prestasi pembelajaran mesin berselia juga dikenalpasti.