Задача классификации

Методы классификации текстов лежат на стыке двух областей - машинного обучения (machine learning, ML) и информационного поиска (information retrieval, IR) [33, 134]. Соответственно автоматическая классификация может осуществляться:

- на основе заранее заданной схемы классификации и уже имеющегося множества классифицированных документов;

При применении подходов машинного обучения, классификационное правило строится на основе тренировочной коллекции текстов (обучение на примерах).

Задача классификации текстов заключается в определении принадлежности текста, который рассматривается, одному или нескольким классам. Классификация может определяться общей тематикой текстов, наличием определенных дескрипторов или выполнением определенных условий, иногда довольно сложных.

Для каждого класса эксперты отбирают текстовые массивы (наборы типичных документов), которые используются системой классификации в режиме обучения. После того как обучение закончено, система с помощью специальных алгоритмов сможет распределять входные потоки текстовой информации по классам.

Классификацию можно рассматривать как задачу распознавания образов, при таком подходе для каждого объекта выделяются наборы признаков. В случае текстов признаками являются слова и взаимозависимые наборы слов - термы, которые содержатся в текстах. Для формирования набора признаков для каждого документа используются лингвистические и статистические методы. Признаки группируются в специальную таблицу - информационную матрицу. Каждая строка матрицы соответствует одному из классов, каждый элемент строки – одному из признаков; численное значение этого элемента определяется в процессе обучения системы классификации. Когда обучение завершается, принадлежность нового текста к одному из классов устанавливается путем анализа признаков этого текста с учетом соответствующих весовых значений. Существующие алгоритмы позволяют проводить классификацию с довольно высокой точностью, однако результаты достигаются за счет больших размеров информационной матрицы, которая определяется общим числом дескрипторов - термов.

Автоматическая классификация может применяться в таких процедурах информационного поиска :

- фильтрация (избирательный отбор) информации;

- реализация обратной связи по релевантности путем классификации результатов поиска и выбора пользователем релевантных классов;

- расширение запросов за счет термов, которые характеризуют тематику класса;

- снятие омонимии (т.е. учет тех случаев, когда одно и то же слово может иметь разный смысл);

Знаете ли Вы, что cогласно релятивистской мифологии "гравитационное линзирование - это физическое явление, связанное с отклонением лучей света в поле тяжести. Гравитационные линзы обясняют образование кратных изображений одного и того же астрономического объекта (квазаров, галактик), когда на луч зрения от источника к наблюдателю попадает другая галактика или скопление галактик (собственно линза). В некоторых изображениях происходит усиление яркости оригинального источника." (Релятивисты приводят примеры искажения изображений галактик в качестве подтверждения ОТО - воздействия гравитации на свет)
При этом они забывают, что поле действия эффекта ОТО - это малые углы вблизи поверхности звезд, где на самом деле этот эффект не наблюдается (затменные двойные). Разница в шкалах явлений реального искажения изображений галактик и мифического отклонения вблизи звезд - 10¹¹ раз. Приведу аналогию. Можно говорить о воздействии поверхностного натяжения на форму капель, но нельзя серьезно говорить о силе поверхностного натяжения, как о причине океанских приливов.
Эфирная физика находит ответ на наблюдаемое явление искажения изображений галактик. Это результат нагрева эфира вблизи галактик, изменения его плотности и, следовательно, изменения скорости света на галактических расстояниях вследствие преломления света в эфире различной плотности. Подтверждением термической природы искажения изображений галактик является прямая связь этого искажения с радиоизлучением пространства, то есть эфира в этом месте, смещение спектра CMB (космическое микроволновое излучение) в данном направлении в высокочастотную область. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.