The above previous works proposed t

The above previous works proposed the string kernel as the kernel function of raw texts in the SVM, and tables and string vectors as representations of texts, in order to solve the problems. Because the string kernel takes very much computation time for computing their values, it was used for processing short strings or sentences rather than texts. In the previous works on encoding texts into tables, only
table matching algorithm was proposed; there is no attempt to modify the machine algorithms into their table based version. In the previous works on encoding texts into string vectors, only frequency was considered for defining features of string vectors. Texts which are used as features of numerical vectors
which represent words have their semantic similarities among them, so the similarities will be used for processing sparse numerical vectors, in this research.

결과 (한국어) 1:

위의 이전 작품은 문제를 해결 하기 위해 SVM, 테이블 및 텍스트의 표현으로 문자열 벡터에 있는 원시 텍스트의 커널 함수로 문자열 커널 제안. 문자열 커널 매우 많은 계산 시간 값을 계산 하기 때문에, 그것은 짧은 문자열 또는 문장 보다는 텍스트 처리를 위해 사용 되었다. 이전에 테이블에 텍스트 인코딩에서 작동테이블 일치 알고리즘 제안 했다; 그들의 테이블을 기반으로 버전으로 컴퓨터 알고리즘을 수정 하려고가 있다. 이전 작품에서 인코딩 텍스트에 문자열 벡터에 주파수만 문자열 벡터의 기능 정의 대 한 고려 되었다. 숫자 벡터의 기능으로 사용 되는 텍스트어떤 대표 단어는 그들 가운데, 그들의 의미 론 적 유사성 유사성이이 연구에서 스파스 수치 벡터를 처리 하는 데 사용 됩니다 그래서.

결과 (한국어) 2:

상기 이전 작업은 과제를 해결하기 위해, 원료 SVM에 텍스트, 및 텍스트의 테이블과 같이 표현 문자열 벡터의 커널 함수로서 문자열 커널을 제안 하였다. 문자열 커널은 그 값을 계산하기위한 매우 많은 계산 시간이 걸리기 때문에, 이는 텍스트보다는 짧은 문자열 또는 문장을 처리하기 위해 사용되었다. 테이블에 텍스트를 인코딩에 전작에서, 단지
테이블 매칭 알고리즘이 제안되었다; 이들 테이블 기반 버전으로 컴퓨터 알고리즘을 수정하려는 시도는 없다. 문자열 벡터로 텍스트를 인코딩에 전작에서, 단지 주파수가 문자열 벡터의 특징을 정의하는 것으로 간주 하였다. 수치 벡터의 기능으로 사용되는 텍스트는
단어를 표현 그들 가운데 자신의 의미 론적 유사성을 가지고, 그래서 유사성이 연구에서, 스파 스 수치 벡터를 처리하기 위해 사용됩니다.

결과 (한국어) 3:

이전 작품 같이 안 문자열 핵 원료 텍스트 핵 함수 장치, 표, 문자열 벡터 대표 텍스트, 이 문제를 해결해야 한다.문자열 커널 때문에 매우 많은 계산 시간 계산 값, 이 짧은 문자열 데 처리 아니라 텍스트 또는 문장.이전의 된 표 부호화 문자, 오직
시계 일치하는 알고리즘 없다; 수정 기계 알고리즘 했다 그 표 형식.지난 일을 텍스트 문자열 벡터 인코딩 겨우 주파수 정의 문자열 벡터 가지고 있다고.데 특징 텍스트 수치 벡터
대표님, 그 중 말 어의 비슷한 점이, 이렇게 처리하는 데 될 성긴 수치 벡터, 이 연구.