Bảng 4. : Danh ách mộ tố phần mềm v cơng cụ th c nghiệm
Bảng 4.5 Kết quả th c nghiệm với bộ phân lớp Nạve Baye
4.2.4.3.Giao diện chương tr nh th c nghiệm
nh 4.6: Giao diện form th c hiện phân lớp NBS (Classify)
4.2.5.Bộ phân lớp VM 4.2.5.1.Tiến h nh phân lớp
Từ dữ liệu huấn luyện đã được gán nhãn được lưu ở file text như mơ tả au đây:
nh 4.8: Minh họa biểu diễn dữ liệu huấn luyện
Chúng tơi xây d ng từ điển đặc trưng theo phương pháp đã mơ tả trong bộ phân lớp Nạve Bayes.
Th c hiện việc chuyển đổi dữ liệu từ dạng text ang vector theo phương pháp được trình bày trong mơ hình vector ở chương 3. Đối với trường hợp đặc trưng dạng Bag-of- Word thì kết hợp với điều kiện tần uất của từ lớn hơn 3 để giảm ố chiều của vector đặc trưng. Chúng tơi thu được tập vector huấn luyện được minh họa au đây với các vị trí thể hiện xuất hiện hay khơng xuất hiện một đặc trưng n o đĩ.
nh 4.9: Minh họa mảng các vector huấn luyện
Để huấn luyện VM, tập dữ liệu đang xét đã được mơ hình hĩa như ma trận Amxn). Trong đĩ, m l ố mẫu huấn luyện, n l ố lượng đặc trưng.
Trong th c nghiệm n y l máy học SVM với h m nhân kernel SVMKernelType.RBF. Th c nghiệm cũng đã thử nghiệm với một ố tham ố khác của C và Gama, các bộ tham ố được chọn bằng phương pháp thử nghiệm và t đánh giá của cá nhân tơi.
4.2.5.2.Kết quả th c nghiệm
Tiến h nh th c nghiệm tơi ghi nhận được kết quả au đây:
Miền dữ liệu Đ c trưng Độ chính xác Độ hồi tưởng Độ đo 1
ản phẩm bag-of-word 78% 75.8% 77% động từ hoặc
tính từ
77% 82.8% 80%
Giá xăng bag-of-word 82% 77% 79% động từ hoặc
tính từ
82.7% 61% 70%