I takt med att mängden text på nätet ökar ökar efterfrågan på textklassificering för att underlätta analys och hantering av text. Text är billig, men information, i form av att veta vilka klasser en text tillhör, är dyrt. Automatisk klassificering av text kan ge denna information till låg kostnad, men klassificeringarna själva måste byggas med dyra mänskliga ansträngningar, eller tränas från texter som själva har blivit manuellt klassificerade. I detta dokument kommer vi att diskutera ett förfarande för klassificering av text med hjälp av begreppet föreningsregel för datautvinning. Association regel gruvdrift teknik har använts för att härleda funktionen som från förklassificerade textdokument. Naïve Bayes klassificering används sedan på härledda funktioner för slutlig klassificering. Textklassificering är automatisk tilldelning av naturliga språktexter till fördefinierade kategorier baserat på deras innehåll. Textklassificering är det primära kravet för Texthämtningssystem, som hämtar texter som svar på en användarfråga, och Textförståelsesystem, som omvandlar text på något sätt såsom att producera sammanfattningar, svara på frågor eller extrahera data. Det finns några algoritmer för att lära sig klassificera text baserat på Naïve Bayes klassificering. De probabilistiska tillvägagångssätten för att lära sig klassificera text beskrivs av Lewis (Lewis et al. 1992)............................................................................................................ Vid tillämpning av Naïve Bayes klassificering definieras varje ordposition i ett dokument som ett attribut och värdet av det attributet är det engelska ord som finns i den positionen. Naïve Bayes klassificering ges av: V NB = argmax P (V j ) Õ P (a i1⁄2 V j ) För att sammanfatta, Naïve Bayes klassificering V NB är den klassificering som maximerar sannolikheten för att observera de ord som faktiskt hittades i exemplet dokument, med förbehåll för den vanliga Naïve Bayes självständighet antagande. Den första terminen kan beräknas utifrån andelen av varje klass i träningsdata. Följande ekvation används för att uppskatta den andra termen: n k + 1 n + 1⁄2 vokabulär1⁄2 där n är det totala antalet ordpositioner i alla träningsexempel vars målvärde är V j, n k är antalet gånger som ordet finns bland dessa n-ordpositioner, och 1⁄2 vokabulär1⁄2 är det totala antalet distinkta ord som finns i träningsdata. Det föreslagna systemet ges en uppsättning exempeldokument. Vi förbehandlar först textdokumenten genom att tolka och ta bort stoppord (Frank). Vi samlar sedan in ofta förekommande ord från varje dokument. Varje dokument behandlas som en transaktion och uppsättningen ofta förekommande ord betraktas som en uppsättning poster i transaktionen. Vi tillämpar sedan föreningsbrytningsmetod (Frank, 2000) för att upptäcka uppsättningar av tillhörande ord i dokumenten. Dessa tillhörande ord fungerar som drag. Vi dem klassificera nya dokument med Naïve Bayes strategi men med hjälp av härledda funktioner uppsättningar.  Data Mining Association regel mining finner intressant association eller korrelationsrelationer bland en stor uppsättning dataobjekt. Upptäckten av intressanta associationsrelationer bland enorma mängder transaktionsposter kan hjälpa i många beslutsprocesser. Vi definierar nu några av terminologierna. Regler som uppfyller både en lägsta stödtröskel (min_sup) och en lägsta konfidensgräns (min_conf) kallas starka. En uppsättning objekt kallas en itemet. En itemset som innehåller k- objekt är en k- itemset. Frekvensen för en itemset är antalet transaktioner som innehåller itemsetet. Detta är också känt, helt enkelt, som frekvensen, stöd räkna, eller räkna objektet. En itemset uppfyller minimistödet om förekomstfrekvensen för itemsetet är större än eller lika med produkten av min_sup och det totala antalet transaktioner i D. Antalet transaktioner som krävs för att itemsetet ska uppfylla minimistödet kallas därför minsta stödantal. Om en itemset uppfyller minimalt stöd, då är det en frekvent itemset. Apriori är en inflytelserik algoritm för gruvdrift frekventa artiklar för Booleska föreningsregler. Namnet på algoritmen är baserat på det faktum att algoritmen använder förkunskaper om frekventa objektet egenskaper. Föreningsregeln gruvdrift är en tvåstegsprocess. 1. Vad är det för fel på dig? Hitta alla frekventa objekt: Definitionsmässigt kommer var och en av dessa objekt att inträffa minst lika ofta som en fördefinierad minsta stödantal. 2. Utgångspunkten är följande: Skapa starka föreningsregler från de frekventa objekten: Definitionsmässigt måste dessa regler uppfylla minsta förtroende. Apriori använder ett iterativt tillvägagångssätt som kallas en nivåvis sökning, där k-objekt används för att utforska (k+1)-objekt. Först, uppsättningen av frekventa 1-bitarset hittas. Denna uppsättning är betecknad L 1. L 1 används för att hitta L 2, den uppsättning frekventa 2-objekt, som används för att hitta L 3, och så vidare, tills inga mer frekventa k-objekt kan hittas. Hittandet av varje L k kräver en fullständig scanning av databasen. En viktig egenskap som kallas Apriori egendom, baserat på observationen är att om en objektet I inte är frekvent, dvs. P(I ) < min_sup sedan om ett objekt A läggs till objektet I, den resulterande objektet (dvs. I È A) inte kan förekomma oftare än jag. Därför är I È A inte heller vanligt, dvs. P(IÈ A) < min_sup. För att förstå hur Apriori egenskap används i algoritmen, låt oss titta på hur L k-1 används för att hitta L k. En tvåstegsprocess följs, bestående av gå och prunka åtgärder. För att hitta L k, en uppsättning kandidat kitemsets genereras genom att ansluta L k-1 med sig själv. Denna uppsättning kandidater betecknas med C k. Låta l 1 och l 2 vara objekt i L k-1 sedan l 1 och l 2 kan anslutas om deras första (k-2) objekt är gemensamma, dvs (l 1 Prune steg: C k är superuppsättningen av L k. En scanning av databasen för att bestämma antalet av varje kandidat i C k skulle resultera i bestämning av L k (titemsets har en räkning inte mindre än minimalt stöd i C k ). Men denna scanning och beräkning kan minskas genom att tillämpa Apriori egendom. Varje (k-1)-punktset som inte är vanligt kan inte vara en delmängd av en frekvent k-punktset. är inte i L k-1, Då kandidaten inte kan vara frekvent heller och så kan tas bort från C k.. Betrakta ett exempel på Apriori, baserat på följande transaktionsdatabas, D i figur: 1, med 9 transaktioner, för att illustrera Apriori algoritm. 1. Vad är det för fel på dig? I den första iterationen av algoritmen, varje objekt är en medlem av uppsättningen av kandidat 1-punkter, Algoritmen skannar helt enkelt alla transaktioner för att räkna antalet händelser av varje objekt. 2. Utgångspunkten är följande: Om minsta antal stöd är satt till 2, täta 1-objekt, L 1, kan sedan bestämmas från kandidat 1-objekt som uppfyller minimistöd. 3. Vad är det som händer? För att upptäcka uppsättningen frekventa 2-objekt, L 2, algoritmen använder L 1 L 1 för att generera en kandidat uppsättning av 2-objekt ( Figur: 4).
Forskning om textklassificering med hjälp av begreppet associationsregel för datautvinning där naiva Bayes classifier användes för att klassificera text och slutligen visade tillförlitligheten av de naiva Bayes classifier med tillhörande regler REF. Men eftersom denna metod ignorerar den negativa beräkningen för varje specifik klassbestämning i vissa fall, kan noggrannheten minska.
Text Classification using the Concept of Association Rule of Data Mining
{'venue': 'Proc. International Conference on Information Technology, Kathmandu, Nepal, pp. 234-241, May. 2003', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}