MethodsIn this study, we put forwar

Methods
In this study, we put forward three different strategies for
investigating MeSH in relation to automated classification of web
content belonging to the field of healthcare (labeled health) or outside
of this field (labeled non-health). Fig. 1 provides a general
illustration of the process of developing and evaluating this
classifier.
A collection of web pages that had previously been labeled as
either health or non-health (training database) was used for each
of the three strategies put forward in this study, with the aim of
generating vectors of characteristics for each of the database pages.
The vectors of characteristics were constructed with the aim of
obtaining vector representation of the web pages [32]. Specifically
for the present study, we used three different strategies that, for
presentational purposes, we named as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการในการศึกษานี้เราใส่ไปข้างหน้าสามกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน
ตาข่ายสืบสวนที่เกี่ยวข้องกับการจัดหมวดหมู่ของเว็บอัตโนมัติ
เป็นด้านการดูแลสุขภาพ (สุขภาพป้าย) หรือภายนอก
ของข้อมูลนี้ (ระบุว่าสุขภาพไม่) เนื้อหา มะเดื่อ 1 ให้ทั่วไป
ภาพของกระบวนการของการพัฒนาและการประเมินผลนี้
ลักษณนาม
.คอลเลกชันของหน้าเว็บที่เคยถูกระบุว่าเป็น
ทั้งสุขภาพหรือไม่สุขภาพ (ฐานข้อมูลการฝึกอบรม) ถูกนำมาใช้สำหรับแต่ละ
ของสามกลยุทธ์ใส่ไปข้างหน้าในการศึกษาครั้งนี้มีจุดประสงค์ของการสร้าง
เวกเตอร์ของลักษณะของแต่ละ หน้าฐานข้อมูล.
พาหะของลักษณะถูกสร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์ของการได้รับการแสดง
เวกเตอร์ของหน้าเว็บ [32] โดยเฉพาะ
สำหรับการศึกษาในปัจจุบันเราใช้สามกลยุทธ์ที่แตกต่างกันสำหรับวัตถุประสงค์ในการนำเสนอ
เราชื่อดังต่อไปนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธี
ในการศึกษานี้ เรานำกลยุทธ์แตกต่างกันสาม
ตาข่ายในการตรวจสอบอัตโนมัติประเภทเว็บ
เนื้อหาของฟิลด์ของสุขภาพ (ป้ายสุขภาพ) หรืออยู่นอก
ของฟิลด์นี้ (ชื่อสุขภาพ) ทั่วไปช่วยให้ fig. 1
ภาพของกระบวนการพัฒนา และประเมินนี้
classifier
กลุ่มของเว็บเพจที่ได้ก่อนหน้านี้ถูกติดป้ายว่าเป็น
สุขภาพหรือสุขภาพ (ฐานข้อมูลฝึกอบรม) ใช้สำหรับแต่ละ
3 กลยุทธ์นำในการศึกษานี้ มีจุดมุ่งหมายของ
สร้างเวกเตอร์ลักษณะสำหรับแต่ละของฐานข้อมูลหน้า
เวกเตอร์ลักษณะถูกสร้างขึ้น ด้วยจุดมุ่งหมายของ
รับเวกเตอร์แสดงหน้าเว็บ [32] โดยเฉพาะ
การศึกษาปัจจุบัน เราใช้กลยุทธ์แตกต่างกันสามที่ สำหรับ
presentational เอนกประสงค์ เราชื่อต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการ
ซึ่งจะช่วยในการศึกษานี้เราจะให้ส่งต่อสามกลยุทธ์ต่างๆสำหรับ
ซึ่งจะช่วยในการสืบสวนสอบสวนตาข่ายความสัมพันธ์การจัด ประเภท โดยอัตโนมัติของ Web
เนื้อหาของฟิลด์ถึงของการดูแล สุขภาพ (มีป้ายกำกับเพื่อ สุขภาพ )หรือนอก
ของฟิลด์นี้(มีป้ายกำกับไม่มี) รูป. 1 จัดให้บริการทั่วไป
ภาพ ประกอบของกระบวนการของการพัฒนาและการประเมินผล
ลักษณนามนี้.
คอลเลคชั่นของเว็บเพจที่ได้รับการระบุว่าเป็น
ซึ่งจะช่วยทั้งด้าน สุขภาพ หรือไม่เพื่อ สุขภาพ (ฐานข้อมูล)เคยใช้สำหรับแต่ละ
ของทั้งสามยุทธศาสตร์ที่วางในการศึกษานี้ด้วยเป้าหมายขององค์ประกอบ
ซึ่งจะช่วยการสร้างลักษณะของหน้าฐานข้อมูลที่.องค์ประกอบ
ของลักษณะถูกสร้างขึ้นโดยมีเป้าหมายเพื่อ
ซึ่งจะช่วยกันเป็นตัวแทนหรือได้รับของเว็บเพจที่[ 32 ] โดยเฉพาะ
ตามมาตรฐานสำหรับการศึกษาในปัจจุบันที่เราใช้สามกลยุทธ์ที่แตกต่างกันไปสำหรับวัตถุประสงค์
presentational เราตั้งชื่อเป็นดังนี้: