2005
Effects of Selected Basic Algorithm Parameters and Data Features on Text Categorization by Support Vector Machines
HUDÍK, Tomáš and Jan ŽIŽKABasic information
Original name
Effects of Selected Basic Algorithm Parameters and Data Features on Text Categorization by Support Vector Machines
Name in Czech
Vplyv vybraných základných parametrov a dátových atribútov na textovú kategorizáciu pomocou Support Vector Machines
Authors
HUDÍK, Tomáš (703 Slovakia, guarantor) and Jan ŽIŽKA (203 Czech Republic)
Edition
1. vyd. Ostrava, Znalosti 2005, sborník příspěvků, p. 210-217, 8 pp. 2005
Publisher
VŠB--Technická univerzita Ostrava
Other information
Language
English
Type of outcome
Proceedings paper
Field of Study
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher
Czech Republic
Confidentiality degree
is not subject to a state or trade secret
RIV identification code
RIV/00216224:14330/05:00013634
Organization unit
Faculty of Informatics
ISBN
80-248-0755-6
Keywords in English
text categorization; support vector machines
Changed: 7/8/2007 20:21, Mgr. Tomáš Hudík
V originále
This paper describes results acquired from testing influences of selected important parameters of Support Vector Machines (SVM) applied to text categorization. The main object was to verify whether results obtained with standard, publicly accessible datasets (the traditional Reuters text documents and the 20Newsgroups) could be applied to real medical text documents from various Internet resources utilized by physicians. The research also focused on features as document similarity, balance of categories, presence of common words (stop-words), and data volume. The results of experiments demonstrated that there could be typical problems with setting up parameters for some real data. Especially the medical documents provided worse outcomes because the real-data categories were not well balanced and the documents in different categories were mutually rather similar-i.e., overlapping classes. As a result, SVM could not always find sufficiently good separating hyperplanes as it mostly did for `trouble-free' datasets like Reuters or 20Newsgroups.
In Czech
Tento článok popisuje výsledky získané z testovanie vplyvu vybraných dôležitých parametrov Support Vector Machines (SVM) aplikovaných na klasifikáciu textov Hlavným cieľom bolo zistiť, či výsledky získané štandardnými verejne dostupnými dátovými množinami (tradičné Reuters textové dokumenty a 20Newsgroups) môžu byť aplikované na skutočné medicínske texty získané z internetu používané lekármi. Výskum sa toež zameral na vlastnosti ako podobnosť dokumentov, vyváženosť kategórií, prítomnosť bežných slov a množstvo dokumentov. Výsledky testov ukazujú, že môťu nastať problémy s nastavením parametriv pre niektoré prirodzené dáta. Špeciálne medicínske dokumenty dávali zlé výsledky pretože skutočné kategórie neboli dobre vyvážené a dokumnety v rôznych kategóriách sa vzájomne prekrývali. Výsledok - SVM nedokáže vždy nájsť vhodnú deliacu nadrovinu na rozdiel od 'bezproblémových' dátových množín ako Reuters, či 20Newsgroups
Links
| MSM 143300003, plan (intention) |
|