แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Choochart Haruechaiyasak. Enhance web page classification by using a topic model and. (). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : , 2010.
Enhance web page classification by using a topic model and
Name: Wongkot Sriurai
Organization :
King Mongkuts University of Technology North Bangkok. Faculty of Information Technology.
Email :
swongkot@gmail.com
Name: Phayung Meesad
Organization :
King Mongkuts University of Technology North Bangkok. Faculty of Technical Education.
Email :
pym@kmutnb.ac.th
Name: Choochart Haruechaiyasak
Organization :
National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC). Human Language Technology Laboratory (HLT)
keyword:
Web Page Classification
Abstract:
บทความนี้นำเสนอแนวคิดการแทนเอกสารด้วยวิธี
สร้างแบบจำลองหัวข้อ (Topic Model) ให้กับเอกสาร
สำหรับการเรียนรู้โมเดลในการจำแนกประเภทเว็บเพจ
โดยประยุกต์ใช้อัลกอริธึม Latent Dirichlet Allocation
(LDA) เพื่อสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นในการจัด
กลุ่มของหัวข้อที่ซ่อนอยู่ในเอกสาร ซึ่งคำที่ถูกกำหนด
ให้อยู่ในหัวข้อเดียวกันจะมีความหมายที่สัมพันธ์กัน
นอกจากนี้ยังได้นำเสนอวิธีในการเพิ่มคุณลักษณะของคำ
(Term Feature) จากหน้าเว็บข้างเคียง (Neighboring
Pages) มาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลในการ
จำแนก ในการทดลองมีการประเมินผลการแทนเอกสาร
ด้วยสามวิธีได้แก่ (1) การแทนเอกสารด้วยวิธี Bag of
Words (BOW) (2) การแทนเอกสารด้วยการสร้างแบบ
จำลองหัวข้อให้กับเอกสาร และ (3) การแทนเอกสารด้วย
การสร้างแบบจำลองหัวข้อรวมกับหน้าเว็บข้างเคียง จาก
ผลการทดลองพบว่าวิธีการนำหน้าเว็บข้างเคียงมารวม
เข้ากับการแทนเอกสารด้วยแบบจำลองหัวข้อให้
ประสิทธิภาพสูงที่สุดโดยมีค่า F1 เท่ากับ 85.01เปอรฺ์เซ็นต์ ซึ่ง
เพิ่มขึ้นคิดเป็น 23.81 เปอรฺ์เซ็นต์ เมื่อเปรียบเทียบกับการแทน
เอกสารด้วยวิธี BOW"
Abstract:
This paper applies a topic model to represent the
feature space for learning the web page classification
model. Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm
is applied to generate a probabilistic topic model
consisting of term features clustered into a set of
latent topics. Words assigned into the same topic are
semantically related. In addition, we propose a
method to integrate the additional term features
obtained from the neighboring pages (i.e., parent,
child and sibling pages) to further improve the
performance of the classification model. In the
experiments, we evaluated among three different
feature representations: (1) applying the simple bag
of words (BOW) model, (2) applying the topic model
on current page, and (3) integrating the neighboring
pages via the topic model. From the experimental
results, the approach of integrating current page with
the neighboring pages via the topic model yielded the
best performance with the F1 measure of 85.01 percent; an
improvement of 23.81 percent over the BOW model."
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address:
Bangkok
Email:
library@kmutnb.ac.th
Created:
2010
Modified:
2024-04-14
Issued:
2011-02-28
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation :
วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. ปีที่ 20, ฉบับที่ 2 (พ.ค.- ส.ค. 2553), หน้า 204-214
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.030538 วินาที
Wongkot Sriurai
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Enhance web page classification by using a topic model and
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Wongkot Sriurai;Phayung Meesad;Choochart Haruechaiyasak | บทความ/Article |
Phayung Meesad
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Adaptive approach and seasonal technique for universal data forecasting
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Phayung Meesad;Tong Srikhacha | บทความ/Article | |
| Applied neuro-fuzzy using support vector approximation for stock prediction
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Tong Srikhacha;Phayung Meesad | บทความ/Article | |
| Tree-based model for automatic assignment of IT service desk outsourcing
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Padej Phomasakha Na Sakolnakorn ;Phayung Meesad | บทความ/Article | |
| Scanner-Based Optical Mark Recognition
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chatree Saengtongsrikamon;Phayung Meesad;Sunantha Sodsee | บทความ/Article | |
| Enhance web page classification by using a topic model and
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Wongkot Sriurai;Phayung Meesad;Choochart Haruechaiyasak | บทความ/Article | |
| A review of optimization and intelligence approaches for traffic engineering in IP network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Pongsarun Boonyopakorn;Phayung Meesad | บทความ/Article | |
| Fuzzy rule based generation by a hybrid heuristic algorithm and applications for classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Adisak Sangsongfa;Phayung Meesad | บทความ/Article | |
| A new feature selection method for gene expression data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Patharawut Saengsiri;Sageemas Na Wichian;Phayung Meesad | บทความ/Article |
Choochart Haruechaiyasak
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Enhance web page classification by using a topic model and
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Wongkot Sriurai;Phayung Meesad;Choochart Haruechaiyasak | บทความ/Article | |
| Opinion detection in Thai political news columns based on subjectivity analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Khampol Sukhum;Supot Nitsuwat;Choochart Haruechaiyasak | บทความ/Article |