基于SVM与KNN的中文文本分类比较实证研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘怀亮  张治国  马志辉  孙蕾 《情报理论与实践》2008,31(6)

本文详细介绍了中文文本分类过程以及SVM和KNN两种方法在中文文本分类中的具体步骤,给出了中文文本分类的模型。通过实验对SVM算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较性实证研究。研究表明,SVM分类器较KNN在处理中文文本分类问题上有更良好的分类效果,有较高的查全率和查准率。  相似文献   

基于内容的视频检索研究   总被引：1，自引：1，他引：1  

张治国  刘怀亮  马志辉  赵娜  张毅 《情报杂志》2006,25(12):22-24

从分析基于内容的视频检索的优点出发,简要介绍了视频检索中视频数据的处理流程,并分析了基于内容的视频检索的系统构成。概要阐述了视频分析的困难在于视频数据没有一个清晰的结构,属于非结构化的数据。认为对视频建立一个合理的结构模型对于视频检索而言是非常有必要的。  相似文献   

基于复杂网络的文本语义社区的构建     

周德志  刘怀亮  张倩 《情报杂志》2013,(10)

社区结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一。发现复杂网络中的社区结构是研究复杂网络的基础性问题。本文拟将复杂网络理论引入到中文文本的处理中来,在将单篇文本表示成复杂网络模型的基础上,把文本抽象为复杂网络中的节点,构建加权的文本复杂网络,发现海量文本中存在的语义社区。实验结果表明,社区划分的结果与海量文本客观实际的存在结构相符。  相似文献   

一种基于复杂网络的中文文本分类算法     

赵辉  刘怀亮  张倩 《情报学报》2012,31(11)

为解决向量空间模型中文本结构和语义信息的缺失问题,本文提出将复杂网络应用到中文文本分类过程中,将文本表示为以特征词为节点,以词语语义相关关系为边,以其相关关系强弱作为边权重的加权复杂网络,利用网络节点的综合特性对文本进行特征选择,以降低文本网络的复杂性.给出基于复杂网络的中文文本分类算法并对其进行实验验证.结果表明,该算法是可行的,且有较好的分类效果.  相似文献