हास्केल में आप इसे कैसे व्यक्त करेंगे?

Question

क्या आप Haskell में इस एल्गोरिदम को लिखने के लिए उपयोग करेंगे? क्या उनके बिना इसे व्यक्त करने का कोई तरीका है? मध्य में से कार्यों को निकालना मुश्किल है जिसका मतलब है। यह सिर्फ मशीन लर्निंग सिस्टम का आउटपुट है।

मैं एचटीएमएल सामग्री के खंडों को वर्गीकृत करने के लिए एल्गोरिदम लागू कर रहा हूं क्योंकि सामग्री या बॉयलरप्लेट ने here का वर्णन किया है। इस वजन में पहले से ही कड़ी मेहनत की गई है।

curr_linkDensity <= 0.333333 
| prev_linkDensity <= 0.555556 
| | curr_numWords <= 16 
| | | next_numWords <= 15 
| | | | prev_numWords <= 4: BOILERPLATE 
| | | | prev_numWords > 4: CONTENT 
| | | next_numWords > 15: CONTENT 
| | curr_numWords > 16: CONTENT 
| prev_linkDensity > 0.555556 
| | curr_numWords <= 40 
| | | next_numWords <= 17: BOILERPLATE 
| | | next_numWords > 17: CONTENT 
| | curr_numWords > 40: CONTENT 
curr_linkDensity > 0.333333: BOILERPLATE 

Answer 1

चूंकि इस निर्णय वृक्ष है कि एक बॉयलरप्लेट राज्य की ओर जाता है में सिर्फ तीन रास्ते हैं, मैं सिर्फ पुनरावृति और उन्हें सरल बनाने चाहते हैं:

isBoilerplate = 
    prev_linkDensity <= 0.555556 && curr_numWords <= 16 && prev_numWords <= 4 
    || prev_linkDensity > 0.555556 && curr_numWords <= 40 && next_numWords <= 17 
    || curr_linkDensity > 0.333333 

Answer 2

मैन्युअल तर्क को सरल बनाने नहीं (यह मानते हुए आप उत्पन्न हो सकता है यह कोड स्वचालित रूप से), मुझे लगता है कि MultiWayIf का उपयोग करना बहुत साफ और सीधा है।

{-# LANGUAGE MultiWayIf #-} 

data Stats = Stats { 
    curr_linkDensity :: Double, 
    prev_linkDensity :: Double, 
    ... 
} 

data Classification = Content | Boilerplate 

classify :: Stats -> Classification 
classify s = if 
    | curr_linkDensity s <= 0.333333 -> if 
     | prev_linkDensity s <= 0.555556 -> if 
     | curr_numWords s <= 16 -> if 
      | next_numWords s <= 15 -> if 
      | prev_numWords s <= 4 -> Boilerplate 
      | prev_numWords s > 4 -> Content 
      | next_numWords s > 16 -> Content 
     ... 

और इसी तरह।

हालांकि, चूंकि यह इतना संरचित है - अगर तुलना के साथ/बस एक पेड़ भी है, तो निर्णय पेड़ डेटा संरचना बनाने और इसके लिए एक दुभाषिया लिखने पर भी विचार करें। यह आपको परिवर्तन, कुशलता, निरीक्षण करने की अनुमति देगा। शायद यह आपको कुछ खरीद लेगा; अपने विनिर्देशों के लिए लघु भाषाओं को परिभाषित करना आश्चर्यजनक रूप से फायदेमंद हो सकता है।

data DecisionTree i o 
    = Comparison (i -> Double) Double (DecisionTree i o) (DecisionTree i o) 
    | Leaf o 

runDecisionTree :: DecisionTree i o -> i -> o 
runDecisionTree (Comparison f v ifLess ifGreater) i 
    | f i <= v = runDecisionTree ifLess i 
    | otherwise = runDecisionTree ifGreater i 
runDecisionTree (Leaf o) = o 

-- DecisionTree is an encoding of a function, and you can write 
-- Functor, Applicative, and Monad instances! 

फिर

classifier :: DecisionTree Stats Classification 
classifier = 
    Comparison curr_linkDensity 0.333333 
     (Comparison prev_linkDensity 0.555556 
     (Comparison curr_numWords 16 
      (Comparison next_numWords 15 
      (Comparison prev_numWords 4 
       (Leaf Boilerplate) 
       (Leaf Content)) 
      (Leaf Content) 
      ...