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Class description generation for clustering and categorization

机译:生成用于聚类和分类的类描述

摘要

A class to be characterized of a probabilistic classifier or clustering system that includes probabilistic model parameters. For each of a plurality of candidate words or word combinations, divergence of the class from other classes is computed based on one or more probabilistic model parameters profiling the candidate word or word combination. One or more words or word combinations are selected for characterizing the class as those candidate words or word combinations for which the class has substantial computed divergence from the other classes.
机译:要描述的类别,是包含概率模型参数的概率分类器或聚类系统。对于多个候选单词或单词组合中的每一个,基于对候选单词或单词组合进行概要分析的一个或多个概率模型参数来计算该类别与其他类别的差异。选择一个或多个单词或单词组合以将类别表征为那些候选单词或单词组合,对于该候选单词或单词组合而言,该类别与其他类别具有明显的计算差异。

著录项

  • 公开/公告号EP2302532A1

    专利类型

  • 公开/公告日2011-03-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 XEROX CORPORATION;

    申请/专利号EP20100184892

  • 发明设计人 GOUTTE CYRIL;

    申请日2006-12-14

  • 分类号G06F17/30;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 17:54:48

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