For each document, a set of key-phr

For each document, a set of key-phrases and keywords is extracted, hereinafter referred to as key-phrases.
First, a part-of-speech (POS) tagger is used to tag the retrieved documents (snippet or full text). Then a
set of tagging rules is applied and a set of candidate noun key-phrases are extracted. Each key-phrase is
stemmed to remove duplicates. Finally, those candidate key-phrases above a specified frequency
threshold (dependent on the document length) are kept and stored in a document feature vector (DFV) of
the corresponding document.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับแต่ละเอกสาร คีย์วลีและคำหลักสกัด นี้เรียกว่าเป็นคีย์-วลี.
ครั้งแรก tagger ส่วนของคำพูด (POS) ใช้แท็กดึงข้อมูลเอกสาร (ส่วนย่อยของโค้ดหรือข้อความแบบเต็ม) แล้ว
ใช้ชุดของกฎการติดป้าย และชุดของผู้สมัครนามคีย์วลีที่สกัด คือแต่ละคีย์วลี
ดังเอาออกซ้ำ สุดท้าย คีย์วลีเหล่าผู้เหนือความถี่ระบุ
จำกัด (ขึ้นอยู่กับความยาวของเอกสาร) จะเก็บไว้ และเก็บไว้ในเอกสารคุณลักษณะเวกเตอร์ (DFV) ของ
เอกสารสอดคล้องกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับเอกสารแต่ละชุดของวลีที่สำคัญและคำหลักที่มีการสกัดนี้จะเรียกว่าวลีที่สำคัญ
เป็นครั้งแรกเป็นส่วนของคำพูด (POS) tagger ของที่ใช้ในการติดแท็กเอกสารที่เรียก (ตัวอย่างหรือข้อความเต็ม) จากนั้น
ชุดของกฎการติดแท็กที่นำมาใช้และการตั้งค่าของผู้สมัครนามวลีที่สำคัญจะถูกแยก แต่ละวลีที่สำคัญคือการ
เกิดการลบข้อมูลที่ซ้ำกัน ในที่สุดผู้สมัครที่สำคัญวลีข้างต้นความถี่ที่ระบุ
เกณฑ์ (ขึ้นอยู่กับระยะเวลาในเอกสาร) จะถูกเก็บไว้และเก็บไว้ในเวกเตอร์คุณสมบัติเอกสาร (DFV) ของ
เอกสารที่เกี่ยวข้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับเอกสารแต่ละชุดของวลีและคำหลักที่สำคัญคือสกัด , ต่อไปนี้เรียกว่าวลีที่สำคัญ .
ครั้งแรกเป็นส่วนหนึ่งของการพูด ( POS ) Tagger ใช้แท็กสืบค้นเอกสาร ( ข้อมูลหรือข้อความเต็ม ) แล้วชุดของกฎที่ใช้แท็ก
และชุดของผู้สมัครนามคีย์วลีที่สกัดได้ แต่ละคีย์วลี
ก้านเพื่อลบซ้ำกัน ในที่สุดบรรดาผู้สมัครคีย์วลีข้างต้นระบุความถี่
ธรณีประตู ( ขึ้นอยู่กับเอกสารความยาว ) จะถูกเก็บไว้และเก็บไว้ในเอกสารคุณลักษณะเวกเตอร์ ( dfv )
เอกสารที่สอดคล้องกัน