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एआई :: Cagearorizer स्वचालित पाठ वर्गीकरण के लिए एक पर्ल मॉड्यूल है। एआई :: congeorizer स्वचालित पाठ वर्गीकरण के लिए एक perl मॉड्यूल है। Synopsis ai :: congeorizer का उपयोग करें; मेरा $ सी = नया एआई :: श्रेणीबद्ध (... पैरामीटर ...); # एक पूर्ण प्रयोग चलाएं - एक कॉर्पस पर प्रशिक्षण, परीक्षण # सेट पर परीक्षण, STDOUT $ C-> Run_Experiment के परिणामों का सारांश मुद्रण; # या, $ c-> run_experiment अलग से $ c-> scan_features के हिस्सों को चलाएं; $ c-> READ_TRAING_SET; $ सी-> ट्रेन; $ c-> evaluate_test_set; $ C-> Stats_Table प्रिंट करें; # प्रशिक्षण के बाद, मेरे $ l = $ c-> Learner के वर्गीकरण के लिए शिक्षार्थी का उपयोग करें; जबकि (...) {मेरे $ डी = ... एक दस्तावेज़ बनाएँ ... मेरी $ hypothesis = $ l-> वर्गीकृत ($ d); # एआई :: श्रेणीबद्ध :: परिकल्पना ऑब्जेक्ट प्रिंट "असाइन की गई श्रेणियां:", ',', $ परिकल्पना-> श्रेणियाँ, "एन"; प्रिंट करें "सर्वश्रेष्ठ श्रेणी:", $ परिकल्पना-> Best_Category, "एन"; } एआई :: श्रेणीबद्ध स्वचालित पाठ वर्गीकरण के लिए एक ढांचा है। इसमें पर्ल मॉड्यूल का संग्रह होता है जो सामान्य वर्गीकरण कार्यों को लागू करते हैं, और उन मॉड्यूल के बीच परिभाषित संबंधों का एक सेट। विभिन्न विवरण लचीले हैं - उदाहरण के लिए, आप चुन सकते हैं कि किस वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए, दस्तावेजों (शब्द या अन्यथा) का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए (या इन सुविधाओं को स्वचालित रूप से कैसे चुनना है), दस्तावेजों को किस प्रारूप में है, और इसलिए इस मॉड्यूल का उपयोग करने की मूल प्रक्रिया में आम तौर पर पूर्व-वर्गीकृत दस्तावेजों का संग्रह प्राप्त करना शामिल होगा, उन दस्तावेजों का "ज्ञान सेट" प्रतिनिधित्व, उस ज्ञान सेट पर एक वर्गीकरण को प्रशिक्षण देना, और बाद में उपयोग के लिए प्रशिक्षित वर्गीकरण को सहेजना शामिल होगा। इस प्रक्रिया को पूरा करने के कई तरीके हैं। शीर्ष-स्तरीय एआई :: श्रेणीबद्ध मॉड्यूल उच्च स्तरीय संचालन के लिए एक छतरी कक्षा प्रदान करता है, या आप ढांचे में अलग-अलग वर्गों के इंटरफेस का उपयोग कर सकते हैं। एक साधारण नमूना स्क्रिप्ट जो एक प्रशिक्षण कॉर्पस को पढ़ती है, एक वर्गीकरण, और परीक्षण करता है एक परीक्षण कॉर्पस पर वर्गीकरण, उदाहरण के रूप में वितरित किया जाता है। दस्तावेजों का वर्गीकरण अक्सर मनुष्यों के लिए ज्ञान के विशेष डोमेन में अच्छी तरह से प्रशिक्षित होता है, और ऐसी कई चीजें हैं जो मानव मानते हैं कि इनमें से कोई भी एल्गोरिदम नहीं मानता है। ये केवल सांख्यिकीय परीक्षण हैं - सबसे अच्छे रूप में वे साफ चाल या सहायक सहायक हैं, और सबसे बुरी तरह वे पूरी तरह से अविश्वसनीय हैं। यदि आप इस मॉड्यूल का उपयोग वास्तव में महत्वपूर्ण के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण के लिए करते हैं, तो मानव पर्यवेक्षण आवश्यक है, दोनों वर्गीकरण प्रक्रिया और अंतिम परिणाम। उपयोग विवरण के लिए, कृपया प्रत्येक व्यक्तिगत मॉड्यूल के दस्तावेज़ीकरण को देखें। आवश्यकताएं: · पर्ल

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