Klassifikationsbaum-Methode – Wikipedia

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Es wird die unscharfe Menge Fuzzymenge berechnet, die für die signifikanten Worte des zu klassifizierenden Textes deren Auftreten pro Textklasse und deren Relevanz für die Textklasse angibt. Mit einer Wahrscheinlichkeitsberechnung wird ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit binarer klassifikationsbaum Fuzzymenge pro Klasse für die entsprechende Klasse auftritt.

Die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird ausgewählt und dieser Klasse der Text zugeordnet.

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Description Beschreibung Verfahren zur automatischen Klassifikation eines auf einem Dokument aufgebrachten Textes nach dessen Transformation in digitale Daten Aus [1] ist ein System bekannt, mit dem z. Die Inhalte der Adressen werden über Merkmalsgleichungen der Grammatik bestimmt.

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Das Verfahren wird in [2] beschrieben. Die Kategorisierung eines neuen Geschäftsbriefes erfolgt dann durch den Vergleich der Indexterme dieses Briefes mit den Li- sten der signifikanten Wörter für alle Kategorien.

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Die genauen Berechnungen ergeben sich aus [3]. Die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe besteht darin, ein Verfahren anzugeben, nach dem die Inhaltsanalyse des Textes und damit die Textklassifikation verbessert wird. Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.

Text Einleitung und Fragestellung Das Ziel eines Klassifikationsverfahrens besteht darin, anhand einer Stichprobe von beobachteten Merkmalen und Klassenzugehörigkeiten, einem sog. Trainingsdatensatz, eine Klassifikationsregel zu erstellen, die jedem Vektor beobachtbarer Merkmale eine eindeutige Klasse zuweist. Die Idee des Boosting [ Ref.

Ein Anwendungsfall des Verfahrens ist die automatische Dia- gnose aus medizinischen Befunden. Gelernt wird aus den bereits vorhandenen Befunden.

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  2. Verfeinerungen erlauben die Spezifikation von bedingten Testaspekten.
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  5. Dabei wird auf den Vorläufer der Klassifikationsbaum- Methode eingegangen und es werden Gründe für das Entwickeln von Methoden zur Testfall-Generierung aufgezeigt.
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  8. Bei jedem Knoten wird ein Attribut abgefragt und eine Entscheidung über die Auswahl des folgenden Knoten getroffen.

Die dem Befund zugeordnete Klasse entspricht der diagnostizierten Binarer klassifikationsbaum. Für die Lemmatisierung kann ein Verfahren nach [4] binarer klassifikationsbaum werden. Eine Beschreibung des verwendeten Taggers kann [5] entnommen werden.

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Ausgangspunkt fuer alle weiteren Bearbeitungsschritte ist immer der getaggte Text. Aus einer Menge von Trainingstexten, deren Klassen bekannt sind, wird die Häufigkeit von Klassen, von Wörtern insgesamt und von Wörtern in den jeweiligen Klassen gezählt.

Mit diesen Häufigkeiten wird dann die empirische Binarer klassifikationsbaum zwischen einem Wort und einer Klasse nach Pearson [6] berechnet. Um die wahrscheinlichste Klasse zu erhalten, wird für jede Klasse die Wahrscheinlichkeit ihrer unscharfen Menge von relevanten Wörtern berechnet.

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An Hand eines Ausführungsbeispieles wird die Erfindung weiter erläutert. Aus Figur 1 ergibt sich eine prinzipielle Darstellung des Verfahrens. Man erhält wiederum eine Bilddatei, die jetzt nur noch den Textteil des Dokumentes enthält.

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Diese sind in Fig. Sie transformiert z.

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  • Jeder Kante des Klassifikationsbaumes ist ein Prädikat zugeordnet.
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