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覆盖算法在文本分类中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
本文利用前向神经网络的交叉覆盖算法，通过对文本进行分词的预处理后，实现文本的自动分类。应用该算法对语料库中的文本进行实验，从实验结果来看，该算法在运行时间和精度上都取得了令人满意的结果。 相似文献
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介绍了一种常用的文件类型HTML文件的文本信息预处理方法,该方法能够快速提取网页文本。实验表明,该预处理方法具有较好的分类效果。 相似文献
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通过对农业网页的HTML结构和特征研究,叙述基于文本内容的农业网页信息抽取和分类实验研究过程。实验中利用DOM结构对农业网页信息进行信息抽取和预处理,并根据文本的内容自动计算文本类别属性,得到特征词,通过总结样本文档的特征,对遇到的新文档进行自动分类。实验结果表明,本文信息提取的时间复杂度比较小、精确度高,提高了分类的正确率。 相似文献
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本文对文本分类过程中关键的部分进行了改进,在分词阶段,对分词的速度和精度进行了改进,在特征选取阶段,把多种特征选取方法进行了融合,最后对分类器进行了优化,并给出了实验测试的结果,实验的结果表明,文本分类的效率的确有了提高. 相似文献
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研究了中文文本分类中的文本表示方法,提出了对中文文本表示因素的分析框架,并通过对3个数据集实验结果的分析,确定了各种文本表示因素对分类效果的影响.直接使用汉字进行划分也可以获得较好的分类效果;简单的不使用很大词库的分词和使用大词库的分词,以及复杂的分词对分类效果影响不大;仅使用01表示特征是否出现也可以获得比较好的分类效果;采用综合了合理的向量取值(如使用合适的归一化算法)可以较大幅度地提高分类准确率等.这些结论为后续的应用提供了指导原则. 相似文献
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文本挖掘是数据挖掘技术的一个重要方面,本文根据句法规则的特征,利用文本挖掘技术,提出基于句法规则的文本知识挖掘设计模型,从数据准备、句法规则构造、文本预处理、文本知识挖掘、挖掘结果评价等方面对工作原理进行了分析,重点阐述了句法规则的构造过程,最后通过实验验证了该模型,该设计对实现文本知识的智能化挖掘具有一定的研究意义和应用价值。 相似文献
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基于词频的中文文本分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对中文文本分类系统的设计和实现进行了阐述,对分类系统的系统结构、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细的介绍。将基于词频统计的方法应用于文本分类。并提出了一种基于汉语中单字词及二字词统计特性的中文文本分类方法,在无词表的情况下,通过统计构造单字和二字词表,对文本进行分类,并取得不错的效果。 相似文献
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主要研究了文本分类精度问题。介绍了文本分类的基本过程,提出了一种改进的支持向量机文本分类技术,设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。实验结果表明,提出的方法不仅具有较高的训练效率,同时也能得到很高的分类准确率和查全率。 相似文献
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自然语言理解心理学在短文本分类中的实证研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前对文本分类研究多数集中在对大规模语料基础上的特征选择或分类器算法的研究。本文是建立在训练样本少且样本长度短的基础上,根据人脑对自然语言理解的心理学原理"人们总是根据已知的最熟悉的、最典型的例子进行判断,只有在该方法不奏效的时候才使用频率这一概念,并且使用的是十分简单的频率"从该角度进行短文本分类的实证研究。以心理学中的"熟悉原理"、"典型原理"等为模型建立特殊词库和典型案例词库,改进了传统文本分类的实验步骤,同时提出了该方法的优势和局限性。 相似文献
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一种基于词上下文向量的文本自动分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了传统文本自动分类方法的不足、词上下文向量的含义及其在自动分类中的作用,提出了一种基于词上下文向量的文本自动分类方法,该方法利用词上下文向量来生成分类器的类别中心向量和待分类文本的文本向量,使分类质量有所提高。 相似文献
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文本自动分类技术研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
文章从文本表示、特征选择、分类算法、常用基准语料以及评估指标等方面对近年来的研究成果进行综述并讨论。认为短文本分类和多语言文本分类管理是新出现的重要且紧迫的问题,并对这两个问题以及数据集偏斜、多层分类、标注瓶颈等几个关键问题进行重点讨论。最后总结并展望这些研究内容。 相似文献
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本文阐述了一种基于特征词聚类的降维方式,其主要思想就是把词在文本中的出现看成一个事件,先通过搜索算法计算每一个特征词的分布,合并对分类有相似作用的特征词,从而起到了特征降维的作用。最后通过实验测试分析,提出了一种改进的、考虑全局簇信息的相似度计算公式,将其应用到文本分类中,实验表明提高了文本分类的精度。 相似文献
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This article introduces a Chinese text automatic classification method, including its principle and classification process. The article focuses on some key theoretical problems, such as word classification, keyword collection and keyword matching. 相似文献