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11.
基于统计频率的文本分类特征选择算法研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析χ2统计量(Chi-square, CHI)的缺陷和不足,针对它对低文档频的特征项不可靠,而且不能说明词条和类别的相关性的缺点,对其进行改进,提出统计频率(Statistical Frequency, SF )算法。实验结果表明,统计频率算法能够弥补这些不足,在文本分类中表现出良好的分类效果。 相似文献
12.
提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。 相似文献
13.
基于文献的知识发现的应用进展研究 总被引:15,自引:0,他引:15
本文在对共词分析、共引分析理论、Swanson理论以及文本挖掘理论应用进展进行系统研究的基础上,将分别基于上述理论的基于相关文献发现、基于非相关文献发现和基于全文献发现统一整合于“基于文献知识发现”之下,构建起完整的基于文献知识发现的方法与应用研究体系,同时分析了其应用前景。 相似文献
15.
基于概率神经网络的文本自动分类研究 总被引:10,自引:2,他引:10
本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。 相似文献
16.
根据用户的浏览行为确定网页页面等级的方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文分析了用户的浏览行为特征。根据用户在页面中的滞留时间和用户对页面中的超文本链的点击情况 ,建立了计算页面等级的综合法 ,并建立了相应的数学模型 相似文献
17.
文章通过对文本信息检索语言发展的分析,得出检索语言发展的一般规律,由此对多媒体信息检索语言的发展做出回顾和总结,同时对于多媒体信息检索语言的前景进行了展望。 相似文献
18.
施洁斌 《现代图书情报技术》2004,20(7):27-29
提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究,与常用的K-最邻近法相比,无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势,而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外,从研究中的不同特征选择的评价函数来看,它们对分类有一定的影响,应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高,其次是文本证据权,而期望交叉熵的效果最差,说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。 相似文献
19.
20.
本介绍了选择TRS全检索系统建设动态图书馆网站的背景;TRS系统的体系结构,各部分的功能;详细探讨了TRS系统在图书馆网站中的应用,结合建设实践,探讨了在应用中的一些实际问题的解决。 相似文献