MODELOVANJE TEMA U TEKSTU NA OSNOVU NASLOVA DOKUMENATA

U radu je predstavljen pristup za modelovanje tema i klasifikaciju tekstualnih dokumenata. Konkretno, vršena je 1) primena LDA (Latent Dirichlet Allocation) nad tekstom zarad dobijanja tema, pri čemu je evaluacija rađena kvalitativno, kroz semantiku pronađenih tema; 2) klasifikacija dokumenta primenom reprezentacije teksta dobijene kombinacijom tf-idf obeležja i tema izvučenih pomoću LSA (Latent Semantic Analysis); nad ovom reprezentacijom treniran je Naive Bayes klasifikator, a evaluacija je vršena računanjem F-mere, 3) klasifikacija dokumenta primenom tf-idf reprezentacije teksta, gde je eksperimentisano sa treniranjem SVM (Support Vector Machines) i RF (Random Fores)  modela; I u ovom slučaju evaluacija je vršena računanjem F-mere.