This paper proposes a self-organize

This paper proposes a self-organized genetic algorithm for text clustering based on ontology method. The common problem in the fields of text clustering is that the document is represented as a bag of words, while the conceptual similarity is ignored. We take advantage of thesaurus-based and corpus-based ontology to overcome this problem.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้เสนอการบริหารจัดการตนเองพันธุกรรมอัลกอริทึมสำหรับคลัสเตอร์ข้อความอิงภววิทยาวิธี ปัญหาทั่วไปในเขตข้อมูลของข้อความที่ clustering คือ ว่า เอกสารแสดงเป็นถุงคำ ในขณะที่แนวคิดคล้ายคลึงจะถูกละเว้น เราใช้ประโยชน์จากภววิทยา ตาม corpus และอรรถาภิธานเพื่อเอาชนะปัญหานี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอขั้นตอนวิธีพันธุกรรมตนเองจัดสำหรับการจัดกลุ่มข้อความตามวิธีอภิปรัชญา ปัญหาที่พบบ่อยในด้านของการจัดกลุ่มข้อความว่าเอกสารที่จะแสดงเป็นถุงของคำในขณะที่คล้ายคลึงกันความคิดจะถูกละเว้น เราใช้ประโยชน์จากพจนานุกรม-based และคลังตามอภิปรัชญาที่จะเอาชนะปัญหานี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม self-organized ข้อความ clustering แบบอภิปรัชญา . ปัญหาที่พบบ่อยในเขตข้อมูลของข้อความ clustering คือ เอกสารจะแสดงเป็นถุงของคำ ในขณะที่แนวคิดคล้ายคลึงกันจะถูกละเว้น เราใช้ประโยชน์จากคลังตามพจนานุกรมและอภิปรัชญาเพื่อเอาชนะปัญหานี้