Агрегация контента и его обработка. Сборник статей по архитектуре распределенных систем и программной инженерии. Денис Александрович Кирьянов

классификатор получает неоднозначные результаты, в действие вступает механизм, основанный на правилах, который использует логику предметной области, связанную со свойствами анализируемого документа.

      7.6. Классификация на основе атрибутов и SVM-классификация

      Идея использования классификатора на основе атрибутов была заимствована из конструкции экспертной системы GENIE [94]. Это основанный на правилах процесс, который находит подкатегории обработанных документов в соответствии с их свойствами и на основе основной категории, найденной на предыдущем этапе с помощью классификатора нечетких отпечатков.

      На последнем этапе обработки данных используется SVM-классификатор, реализованный на основе метода опорных векторов (support vector machine, SVM) [110, 111]. SVM-классификатор ищет совпадения для извлечения подкатегорий, которые могли быть пропущены классификатором на основе атрибутов.

      8. Заключение

      Проблема классификации и категоризации контента очень актуальна при реализации систем агрегации контента, обрабатывающих огромные объемы данных. По этой причине была представлена архитектура экспертной системы, которая классифицирует и категоризирует агрегированный контент, используя комбинацию нейронных сетей и подхода, основанного на правилах.