Классификация документов с использованием генетических алгоритмов

Ivane, чтобы правильно применить GA к классификации документов:

1. Вы должны свести проблему к системе компонентов, которые можно развивать.
2. Вы не можете пройти обучение GA для классификации документов по одному документу.

Итак, шаги, которые вы описали, находятся на правильном пути, но я дам вам некоторые улучшения:

• Имейте достаточное количество обучающих данных: вам нужен набор документов, которые уже классифицированы и достаточно разнообразны, чтобы охватить диапазон документов, с которыми вы, вероятно, столкнетесь.
• Научите GA правильно классифицировать подмножество этих документов, также известное как набор обучающих данных.
• В каждом поколении проверяйте свой лучший образец по набору данных проверки и прекращайте обучение, если точность проверки начинает снижаться.

Итак, что вы хотите сделать, это:

prevValidationFitness = default;
currentValidationFitness = default;
bestGA = default;

while(currentValidationFitness.IsBetterThan( prevValidationFitness ) )
{
    prevValidationFitness = currentValidationFitness;

    // Randomly generate a population of GAs
    population[] = randomlyGenerateGAs();

    // Train your population on the training data set
    bestGA = Train(population);

    // Get the validation fitness fitness of the best GA 
    currentValidationFitness = Validate(bestGA);

    // Make your selection (i.e. half of the population, roulette wheel selection, or random selection)
    selection[] = makeSelection(population);

    // Mate the specimens in the selection (each mating involves a crossover and possibly a mutation)
    population = mate(selection);
}

Всякий раз, когда вы получаете новый документ (тот, который ранее не был классифицирован), теперь вы можете классифицировать его с помощью своего лучшего GA:

category = bestGA.Classify(document);

Так что это не окончательное решение, но оно должно дать вам достойное начало. Поздрави, Кирилл

Вы можете найти Системы классификаторов полезными/интересными. LCS — это тип эволюционного алгоритма, предназначенный для задач классификации. О них есть глава в книге Эйбена и Смита Introduction to Evolutionary Computing. .