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AI :: Categorizer 説明

AI :: Categorizerは自動テキスト分類のためのPerlモジュールです。 AI :: Categorizerは、自動テキストcategorizationのPerlモジュールです..Synopsis AI :: Categorizerを使用してください。 My $ C =新しいAI :: Categorizer（...パラメータ...）; ＃完全な実験を実行する - コーパスでのトレーニング、テスト＃セットでテストし、結果の概要を標準$ C-> run_experimentに印刷します。 ＃または$ c-> run_experimentの部分を別々に実行$ c-> scan_features; $ c-> read_training_set。 $ c→列車; $ c-> evaluate_test_set。印刷$ C-> stats_table; ＃トレーニングの後、私の$ L = $ c - >学習者の分類に学習者を使用してください。 {...）{My $ D = ...ドキュメントを作成する...私の$仮説= $ L->カテゴリ化（$ d）; ＃AI :: Categorizer ::仮説オブジェクト印刷 "割り当てられたカテゴリ："、結合 '、'、 '、$仮説 - >カテゴリ、 "n"; 「最高のカテゴリ：」、$仮説 - > Best_Category、 "N"; AI :: Categorizerは自動テキスト分類のためのフレームワークです。これは、一般的な分類タスクを実装するPerlモジュールの集まり、およびそれらのモジュール間で一連の定義された関係から構成されています。さまざまな詳細は柔軟です。たとえば、使用するどの分類アルゴリズムを使用するか、文書のどの機能（単語またはそうでない場合）を使用するか（またはこれらの機能を自動的に選択する方法）、文書の形式などを選択できます。 ON.このモジュールを使用する基本的なプロセスは、通常、未分類文書のコレクションを取得し、それらの文書の「ナレッジセット」の表現を作成し、その知識セットにカテゴライザをトレーニングし、後で使用するために訓練を受けたカテゴライザを保存します。このプロセスを実行する方法はいくつかあります。最上位AI :: Categorizerモジュールは、高レベルの操作のための傘クラスを提供するか、フレームワークの個々のクラスのインターフェイスを使用することもできます。テストコーパス上のCateginalizerは、eg / demo.pl .disclaimerとして分布しています。マシニング学習アルゴリズムのいずれかの結果は、絶対に絶対に絶対的なものからはほど遠い（負荷に近いです）。特定の知識の分野で訓練された人間でさえも文書の分類はしばしば困難な作業です、そして人間がこれらのアルゴリズムが考慮されていないと考えることがたくさんあります。これらは統計的テストのみです - それらは最善のトリックまたは役立つアシスタントであり、そして最悪の場合彼らは完全に信頼できません。このモジュールを本当に重要なものに使用する予定であれば、人間の監督は、分類プロセスと最終結果の両方です。使用状況の詳細については、各モジュールの文書を参照してください。要件： ・Perl

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