Počet záznamů: 1  

Neural Network Based Boolean Factor Analysis: Efficient Tool for Automated Topics Search.

  1. 1.
    SYSNO ASEP0032258
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevNeural Network Based Boolean Factor Analysis: Efficient Tool for Automated Topics Search.
    Překlad názvuNeurosíťová booleovská faktorová analýza: efektivní nástroj pro automatické vyhledávání témet
    Tvůrce(i) Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Frolov, A. A. (RU)
    Polyakov, P.Y. (RU)
    Řezanková, H. (CZ)
    Zdroj.dok.Computer Science and Information Technology. - Amman : Applied Science Private University, 2006 / Issa G. ; Qaddoura E. ; El-Qawasmeh E. ; Raho G. - ISBN 9957-8592-0-X
    Rozsah strans. 321-327
    Poč.str.7 s.
    AkceCSIT 2006. International Multiconference on Computer Science and Information Technology /4./
    Datum konání05.04.2006-07.04.2006
    Místo konáníAmman
    ZeměJO - Jordánsko
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.JO - Jordánsko
    Klíč. slovaBoolean factor analysis ; neural networks ; associative memory ; clustering ; web searching ; semantic web ; information retrieval ; document indexing ; document classification ; document processing ; data mining ; machine learning
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEP1ET100300419 GA AV ČR - Akademie věd
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    AnotaceThe paper describes an automatic document concepts searching metod based on recurrent neural network implementation of Boolean factor analysis procedure. Advantage of this approach is the ability of effective analysis of large natural language databases, with rich vocabulary and easy concepts update. Hoppfield-like associative memory with parallel dynamics was substantionaly modified to fulfill this task. We developed totally new recall procedure that allows for the search of all attractors corresponding to factors (a true attractor). Necessary separation of spurious attractors is based on calculation of their Lyapunov function. Being applied to textual data the procedure allows to reveal groups of highly correlated words (factors) which frequently occur in documents jointly and represent concepts covered by these documents.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2007
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.