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In text mining: detection of topic and sub-topic using multiple spider hunting model

机译:在文本挖掘中:使用多个蜘蛛狩猎模型检测主题和子主题

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摘要

In this electronic era, everyone is in fast communication and sharing of data through social Medias. Within a fraction of second we received millions of text in whatsapp, facebook, twitter, mails and etc. It is really hard to categorize relevant data and information from massive volume of text documents. Instead of reading all documents fully, there is a need to determine Topic and subtopic of a corpus. Existing technique takes more time to detect topic and subtopic of a corpus, so we proposed dynamic multiple spider hunting algorithm. Due to the usage of multiple spiders, this technique could effectively recognize the desired artifacts with minimum amount of time and have superior performance compared to other techniques.
机译:在这家电子时代,每个人都通过社交媒体快速沟通和分享数据。 在一小部分中,我们在WhatsApp,Facebook,Twitter,邮件等中收到了数百万个文本。它真的很难将相关数据和信息从大量的文本文档中分开。 而不是完全读取所有文件,需要确定语料库的主题和副主题。 现有技术需要更多的时间来检测语料库的主题和副主题,因此我们提出了动态多蜘蛛狩猎算法。 由于使用多个蜘蛛,该技术可以有效地识别最小时间的所需伪像,与其他技术相比具有优异的性能。

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