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传统的基于支持向量机的文本分类器需要大量的人工标注的正类训练文档和负类训练文档。当前流行的文档标注库中,文档通常仅仅是划入不同的类别。为了解决在负类训练数据缺乏的情况下建立文本分类器的问题,提出了一种高效的方法,它结合了Rocchio方法和K均值聚类算法来获取充足的负类训练数据。  相似文献   
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