Parmi les problèmes abordés par la recherche scientifique dans le domaine du traitement automatique des langues, il y a celui de la classification de textes ! (Plusieurs textes, plusieurs thèmes et on associe de manière automatique chaque texte à son sujet)

Plusieurs moyens sont mis en place afin d’assurer cette fonctionnalité et notamment en appliquant plusieurs critères de calcul, sur les termes cousins, les fréquences de mots, … bref plusieurs méthodes qui ont des noms compliqués tel que : TFIDF, n-grams, calcul de perplexité …

Voici donc un exemple type de défaillance de cette classification :

Dernièrement avec le « tour de France de Rachida Dati » au lieux que ce texte soit classé dans la rubrique politique ou encore généralité ou autre ! il a été classé sous le thème Sport !!!! et ceci est selon le moteur de news de yahoo ! voir image

Vuelta de Francia de Rachida Dati bajo el tema “deporte”
Automatically translated into Spanish thanks to WorldLingo
¡Entre los problemas abordados por la investigación científica en el ámbito del tratamiento automático de las lenguas, él allí a el de la clasificación de textos! ¿(Varios textos, varios temas y se asocia de manera automática cada texto al respecto)

se establecen Varios medios a fin d? ¿garantizar esta funcionalidad y, en particular, aplicando varios criterios de cálculo, sobre los términos primos, las frecuencias de palabras? resumidamente varios métodos que tienen nombres complicados como: ¿TFIDF, n-grams, cálculo de perplejidad?

Ahí tienes pues un ejemplo - tipo de fallo de esta clasificación:

¡Últimamente con la “vuelta de Francia de Rachida Dati” a los lugares que este texto esté clasificado en la rúbrica política o también generalidad u otro! ¡se clasificó bajo el tema Deporte!!!! ¡y esto está según el motor de news de yahoo! ver imagen

Giro della Francia di Rachida Dati sotto il tema “sport„
Automatically translated into Italian thanks to WorldLingo
Fra i problemi abbordati dalla ricerca scientifica nel settore del trattamento automatico delle lingue, egli là a quello della classificazione di testi! (Molti testi, molti temi e si associa automaticamente ogni testo al proprio riguardo)

molti mezzi sono realizzati allo scopo d? garantire questa funzionalità ed in particolare applicando molti criteri di calcolo, sui termini cugini, le frequenze di parole? in breve molti metodi che hanno nomi complicati come: TFIDF, n-grams, calcolo di perplessità?

Ecco dunque un esempio - tipo di debolezza di questa classificazione:

Recentemente con “il giro della Francia di Rachida Dati„ ai luoghi che questo testo sia classificato nella rubrica politica o anche generalità o altra! è stato classificato sotto il tema sport!!!! e questo è secondo il motore di news di yahoo! vedere immagine

Französische Umdrehung von Rachida Dati unter dem Thema „Sport“
Automatically translated into German thanks to WorldLingo
Unter den Problemen, die durch die wissenschaftliche Forschung im Bereich der automatischen Behandlung der Sprachen zur Sprache gebracht wurden, er dort an jenem der Textklassifizierung! (Mehrere Texte, mehrere Themen und man verbindet automatisch jeden Text mit seinem Thema),

mehrere Mittel werden um d geschaffen? diese Funktionalität und insbesondere zu gewährleisten, indem man mehrere Berechnungskriterien anwendet auf den Vetterbegriffen die Worthäufigkeit? kurz mehrere Methoden, die schwierige Namen haben wie: TFIDF n-grams Bestürzungsberechnung?

Hier also ein Beispiel - Art des Versagens dieser Klassifizierung:

Letzlich mit der „französischen Umdrehung von Rachida Dati“ an den Orten, daß dieser Text im politischen Titel oder noch allgemeiner Anmerkung klassifiziert wird oder andere! er ist unter dem Thema Sport klassifiziert worden!!!! und dies ist nach dem Motor von news von yahoo! siehe Bild

Volta da França Rachida Dati sob o tema “desporto”
Automatically translated into Portuguese thanks to WorldLingo
Entre os problemas abordados pela investigação científica no domínio do tratamento automático das línguas, ele lá o da classificação de textos! (Vários textos, vários temas e associa-se de maneira automática cada texto ao seu assunto)

Vários meios são instaurados assim d? assegurar esta funcionalidade e nomeadamente aplicando vários critérios de cálculo, sobre os termos primos, as frequências de palavras? resumidamente vários métodos que têm nomes complicados como: TFIDF, n-grams, cálculo perplexité?

Eis por conseguinte um exemplo - tipo de insuficiência desta classificação:

Ultimamente com “a volta da França Rachida Dati” aos lugares que este texto seja classificado na rubrica política ou ainda generalidade ou outro! foi classificado sob o tema Desporto!!!! e isto está de acordo com o motor de news de yahoo! ver imagem

Turn of France of Rachida Dati under the topic “sport”
Automatically translated into English thanks to WorldLingo
Among the problems tackled by scientific research in the field of the automatic treatment of the languages, there is that of the classification of texts! (Several texts, does several topics and one associate in an automatic way each text about it)

Several means are set up so D? to ensure this functionality and in particular by applying several criteria of calculation, to the terms cousins, frequencies of words? in short several methods which have names complicated such as: TFIDF, n-grams, calculation of perplexity?

Here thus a typical example of failure of this classification:

Lately with the “turn of France of Rachida Dati” to the places that this text is classified in the political heading or general information or other! it was classified under the Sport topic!!!! and this is according to the engine of news of yahoo! to see image

Vänd av Frankrike av Rachida Dati under ämnet ”sport”,
Automatically translated into Swedish thanks to WorldLingo
Bland problemen som tacklas av vetenskaplig forskning i sätta in av den automatiska behandlingen av språken, finns det det av klassifikationen av texter! (Flera texter, flera ämnen och en bundsförvant i ett automatiskt långt varje text om den),

är flera hjälpmedel fastställdt övre så D? för att se till denna funktionsduglighet och i synnerhet, genom att applicera flera kriterier av beräkningen, till, benämner kusiner, frekvenser av uttrycker? i kort stavelse namnger flera metoder, som har, invecklat liksom: TFIDF n-gram, beräkning av bryderi?

Här thus ett typisk exempel av fel av denna klassifikation:

Sent med ”vänden av Frankrike av Rachida Dati” till förlägger att denna text klassificeras i den politiska överskriften eller den allmänna informationen eller annan! det klassificerades under sportämnet!!!! och detta är enligt motorn av nyheterna av tölpen! att se för att avbilda

Поворот Франции Rachida Dati под темой «спорт»
Automatically translated into Russian thanks to WorldLingo
Среди проблем tackled научным исследованием в поле автоматической обработки языков, то из классифицирования текстов! (Несколько текстов, делают несколько тем и одна сподвижница в автоматической дороге каждый текст о ем)

несколько середин комплект поднять так d? обеспечить эту функциональность и в частности путем прикладывать несколько критериев вычисления, к кузенам терминам, частотам слов? вкратце несколько методов имеют имена осложнили such as: TFIDF, n-граммы, вычисление потерянности?

Здесь таким образом типичный пример отказа этого классифицирования:

Последн с «поворотом Франции Rachida Dati» к местам что этот текст расклассифицирован в политической рубрике или общей информации или другом! оно было расклассифицировано под темой спорта!!!! и это согласно двигателю новостей yahoo! увидеть изображение

Omloop van Frankrijk van Rachida Dati onder het thema „sport“
Automatically translated into Dutch thanks to WorldLingo
Onder de problemen die door het wetenschappelijke onderzoek op het gebied van de automatische behandeling van de talen worden aangepakt, hij er aan die van de classificatie van teksten! (Verschillende teksten, verschillende thema's en men verenigt op automatische wijze elke tekst in verband daarmee)

Verschillende middelen zijn teneinde d opgesteld? deze functionaliteit waarborgen en met name door verschillende berekeningscriteria toe te passen, op de termen neven, de frequenties van woorden? kortom verschillende methoden die ingewikkelde namen zoals hebben: TFIDF, n-grams, berekening van vertwijfeling?

Ziehier dus een voorbeeld - het soort defect van deze classificatie:

Onlangs met „de omloop van Frankrijk van Rachida Dati“ aan de plaatsen dat deze tekst in de politieke rubriek of nog algemeenheid wordt ingedeeld of ander! hij werd onder het thema Sport!!! ingedeeld! en dit is volgens de motor van news van yahoo! beeld zien

دورة فرنسا من [رشدا] [دتي] تحت الموضوع "رياضة"
Automatically translated into Arabic thanks to WorldLingo
بين المشاكل يعالج ببحث علميّة في المجال من المعالجة آليّة من اللغات, هناك أنّ من التصنيف النصوص! (يتمّ عدّة نصوص, عدّة مواضيع وواحدة شريكة في طريق آليّة كلّ نص حول هو)

عدّة [منس] يكون مجموعة رفعت هكذا [د]? أن يضمن هذا [فونكأيشنليتي] و [إين برتيكلر] ب يطبّق عدّة معايير الحساب, إلى العبارات ابن عمّ, ترددات الكلمات? في قصيرة عقد عدّة طرق أيّ يتلقّى اسم مثل: [تفيدف], [ن-غرمس], حساب ال [بربلإكسيتي]?

هنا لذلك مثال نموذجيّة إخفاق من هذا تصنيف:

حديثا مع ال "دورة فرنسا من [رشدا] [دتي]" إلى الأماكن أنّ صنّفت هذا نص في السياسيّة ترويسة أو [جنرل ينفورمأيشن] أو أخرى! هو كان صنّفت تحت الرياضة موضوع!!!! وهذا وفقا ل المحرك الأخبار الفظ! أن يرى صورة