Stability of interest measures and their validation for selection and classification.

ASTIA document no. AD215 482.

Information security : actions taken to improve Lockheed's special access document accountability : briefing report to the Chairman, Subcommittee on Oversight and Investigations, Committee on Energy and Commerce, House of Representatives /

"B-223830"--p.[1]

Adaptive Document Image Binarization with Application in Processing Astronomical Logbooks

ACM Computing Classification System (1998): I.7, I.7.5.

Application of Wavelet Decomposition to Document Line Segmentation

ACM Computing Classification System (1998): I.7, I.7.5.

Using Covariance as a Similarity Measure for Document Language Identification in Hard Contexts

2000 Mathematics Subject Classification: C2P99.

Sentiment classification with case-base approach

L’augmentation de la croissance des réseaux, des blogs et des utilisateurs des sites d’examen sociaux font d’Internet une énorme source de données, en particulier sur la façon dont les gens pensent, sentent et agissent envers différentes questions. Ces jours-ci, les opinions des gens jouent un rôle important dans la politique, l’industrie, l’éducation, etc. Alors, les gouvernements, les grandes et petites industries, les instituts universitaires, les entreprises et les individus cherchent à étudier des techniques automatiques fin d’extraire les informations dont ils ont besoin dans les larges volumes de données. L’analyse des sentiments est une véritable réponse à ce besoin. Elle est une application de traitement du langage naturel et linguistique informatique qui se compose de techniques de pointe telles que l’apprentissage machine et les modèles de langue pour capturer les évaluations positives, négatives ou neutre, avec ou sans leur force, dans des texte brut. Dans ce mémoire, nous étudions une approche basée sur les cas pour l’analyse des sentiments au niveau des documents. Notre approche basée sur les cas génère un classificateur binaire qui utilise un ensemble de documents classifies, et cinq lexiques de sentiments différents pour extraire la polarité sur les scores correspondants aux commentaires. Puisque l’analyse des sentiments est en soi une tâche dépendante du domaine qui rend le travail difficile et coûteux, nous appliquons une approche «cross domain» en basant notre classificateur sur les six différents domaines au lieu de le limiter à un seul domaine. Pour améliorer la précision de la classification, nous ajoutons la détection de la négation comme une partie de notre algorithme. En outre, pour améliorer la performance de notre approche, quelques modifications innovantes sont appliquées. Il est intéressant de mentionner que notre approche ouvre la voie à nouveaux développements en ajoutant plus de lexiques de sentiment et ensembles de données à l’avenir.

Surface Water Classification June 11,2008

Document describing Iowa's surface waters with use designations. Originally prepared by the Iowa DNR in 2006, approved by the EPA in 2008.

Surface Water Classification June 17, 2015

Document describing Iowa's surface waters with use designations. Approved by the EPA in 2015.

A Phylogenetic Classification of the Video-Game Industry’s Business Model Ecosystem

Part 8: Business Strategies Alignment

Utilizing Electronic Signatures and Electronic Form Filling to Streamline Document Approval Process

This CPM project focuses on the document approval process that the Division of State Human Resources consulting team utilizes as it relates to classification and compensation requests, e.g. job reclassifications, PD update requests, and salary requests. The ultimate goal is to become more efficient by utilizing electronic signatures and electronic form filling to streamline the current process of document approvals.

Collocative Integrity and Our Many Varied Subjects: What the Metric of Alignment between Classification Scheme and Indexer Tells Us About Langridge’s Theory of Indexing

As the universe of knowledge and subjects change over time, indexing languages like classification schemes, accommodate that change by restructuring. Restructuring indexing languages affects indexer and cataloguer work. Subjects may split or lump together. They may disappear only to reappear later. And new subjects may emerge that were assumed to be already present, but not clearly articulated (Miksa, 1998). In this context we have the complex relationship between the indexing language, the text being described, and the already described collection (Tennis, 2007). It is possible to imagine indexers placing a document into an outdated class, because it is the one they have already used for their collection. However, doing this erases the semantics in the present indexing language. Given this range of choice in the context of indexing language change, the question arises, what does this look like in practice? How often does this occur? Further, what does this phenomenon tell us about subjects in indexing languages? Does the practice we observe in the reaction to indexing language change provide us evidence of conceptual models of subjects and subject creation? If it is incomplete, but gets us close, what evidence do we still require?