共查询到20条相似文献，搜索用时 62 毫秒
1.
提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的架构,提出了中文Web文档自动分类的主要技术问题。介绍了中文Web文档自动分类工具的总体设计,它主要包括网络蜘蛛、中文分词、特征选取和贝叶斯分类器等功能模块。最后对中文Web文档自动分类器进行了实验。 相似文献
2.
3.
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
4.
5.
6.
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
7.
8.
近年尽管针对中文本文分类的研究成果不少，但基于深度学习对中文政策等长文本进行自动分类的研究还不多见。为此，借鉴和拓展传统的数据增强方法，提出集成新时代人民日报分词语料库（NEPD）、简单数据增强（EDA）算法、word2vec和文本卷积神经网络（TextCNN）的NEWT新型计算框架；实证部分，基于中国地方政府发布的科技政策文本进行算法校验。实验结果显示，在取词长度分别为500、750和1 000词的情况下，应用NEWT算法对中文科技政策文本进行分类的效果优于RCNN、Bi-LSTM和CapsNet等传统深度学习模型，F1值的平均提升比例超过13%；同时，NEWT在较短取词长度下能够实现全文输入的近似效果，可以部分改善传统深度学习模型在中文长文本自动分类任务中的计算效率。 相似文献
9.
10.
文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程.文章将对基于贝叶斯算法的文本分类技术进行论述. 相似文献
11.
12.
文本自动分类是文本信息处理中的一项基础性工作。将范例推理应用于文本分类中,并利用词语间的词共现信息从文本中抽取主题词和频繁词共现项目集,以及借助聚类算法对范例库进行索引,实现了基于范例推理的文本自动分类系统。实验表明,与基于TFIDF的文本表示方法和最近邻分类算法相比,基于词共现信息的文本表示方法和范例库的聚类索引能有效地改善分类的准确性和效率,从而拓宽了范例推理的应用领域。 相似文献
13.
论文设计实现中文搜索网页分类系统,包括:关键字搜索结果网页类型判断方法,网页主题内容提取.对于不容易分类的网页,采用基于摘要的网页搜索结果聚类和基于学习的网页搜索结果分类器设计方法.最后,构造中文文本分类器,并编程实现,通过实例测试分类器性能. 相似文献
14.
借助文本分类系统软件,采用来自10个大类的中文文本数据,按照训练集与测试集2:1的比例,使用KNN和SVM分类算法,对数据集进行自动分类的实验。旨在通过具体的语料库实验,探讨文本自动分类的关键技术,分析、比较与评价实验结果,探讨文本分类中具体参数的设置和不同分类算法之优劣。 相似文献
15.
在文本自动分类中,目前有词频和文档频率统计这两种概率估算方法,采用的估算方法恰当与否会直接影响特征抽取的质量与分类的准确度。本文采用K最近邻算法实现中文文本分类器,在中文平衡与非平衡两种训练语料下进行了训练与分类实验,实验数据表明使用非平衡语料语料时,可以采用基于词频的概率估算方法,使用平衡语料语料时,采用基于文档频率的概率估算方法,能够有效地提取高质量的文本特征,从而提高分类的准确度。 相似文献
16.
17.
研究了中文词自动分类问题。针对传统的蚁群算法中文词语分类精确度低等问题,提出了一种将蚁群算法应用到了中文词语自动分类中。方法建立在首先对大规模语料文本进行统计和计算的基础上,得到词的一元和二元信息,然后采用了蚁群算法对该信息进行词的分类。实验结果表明,提出的算法有效提高了词语分类的精确度。 相似文献
18.
论文设计实现中文搜索网页分类系统，包括：关键字搜索结果网页类型判断方法，网页主题内容提取。对于不容易分类的网页，采用基于摘要的网页搜索结果聚类和基于学习的网页搜索结果分类器设计方法。最后，构造中文文本分类器，并编程实现，通过实例测试分类器性能。 相似文献
19.
文章主要是结合电子政务信息的特点,对中文文本分类技术在电子政务中的应用进行探讨,指出当前中文文本分类研究存在的问题,提出在电子政务中应用时的建议.最后指出了加强电子政务的电子词典建设是促进自动分类技术在电子政务中广泛应用的一个重要工作. 相似文献