Text categorization is an important

Text categorization is an important application of machine learning to the field of document information retrieval. Most machine learning methods treat text documents as a feature vectors.
We report text categorization accuracy for different types of features and different types of feature weights. The comparison of these classifiers shows that stemmed or un-stemmed single words as
features give better classifier performance compared with other types of features, and LOG(tf)IDF weight as feature weight gives better classifier performance than other types of feature weights .

Text categorization is a conventional classification problem applied to the textual domain.
It solves the problem of assigning text content to predefined categories

Kết quả (Việt) 2:

Văn bản phân loại là một ứng dụng quan trọng của máy học tập để lĩnh vực tìm kiếm thông tin tài liệu. Hầu hết các phương pháp học máy xử lý tài liệu văn bản như là một vector.
Chúng tôi báo cáo văn bản phân loại chính xác cho các loại khác nhau của các tính năng và các loại khác nhau của các trọng tính năng. Việc so sánh các phân loại cho thấy xuất phát hoặc bỏ cuống lời duy nhất là
tính năng cho hiệu suất phân loại tốt hơn so với các loại khác của các tính năng, và LOG (tf) IDF trọng như trọng lượng tính năng cho hiệu suất phân loại tốt hơn so với các loại trọng lượng tính năng. Tiêu phân loại là một vấn đề phân loại thông thường được áp dụng cho lĩnh vực văn bản. Nó giải quyết vấn đề của giao nội dung văn bản vào danh mục định trước