Изменения
→Извлечение термов и концептов
C-value/NC-value Method {{---}} Katerina Frantziy, Sophia Ananiadouy, Hideki Mimaz (2000)</ref> используют для извлечения многословных терминологий {{---}} групп термов, образующих концепты. Алгоритму на вход подаётся несколько многословных термов, для кадого из которых вычисляется оценка в форме C value и NC value. C value использует частоту встречаемости терма для его извлечения, что делает его эффективным для нахождения вложенных термов, а NC value по сути является модификацией C value, которая учитывает контекст.
* В процессе извлечения термов могут быть получены термы, не относящиеся к исследуемой целевой области. Для фильтрации таких термов применяется метод сравнительного анализа(англ. ''Contrastive analysis'')<ref>[https://wikipedia.org/wiki/Contrastive_analysis#:~:text=Contrastive%20analysis%20is%20the%20systematic,used%20to%20establish%20language%20genealogies. Wikipedia {{---}} Contrastive analysis]</ref>. Он присуждает оценку для каждого терма, в зависимости от того, насколько он релевантен для целевой области, и насколько он нерелевантен в других областях.
* [[:Классификация_текстов_и_анализ_тональности#pLSA|Латентно-семантический анализ]] (англ. ''Latent Semantic Analysis'')используют для извлечения концептов. Этот метод основан на том, что термы, встречающиеся вместе, будут схожи по значению. LSA уменьшает размерность данных, сохнраняя структуру подобия. К остальным термам применяется мера сходства (например косинусное сходство<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity Wikipedia {{---}} Cosine Simularity]</ref>) для поиска похожих слов.
* [[:Кластеризация|Кластеризация]].
