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带有短语切分的中文文本分类方法(英文)
被引量:
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作者
田昕辉
李成基
《计算机技术与发展》
2010年第1期9-13,共5页
Internet文本信息量极速增加,在组织和处理这些文本数据时,文本分类技术显得尤为重要。利用统计学理论,特征提取和权重计算常常忽略了特征项之间的语法关系。文中提出了一种将短语切分与文本分类相结合的新方法。在经过TFIDF计算之后,...
Internet文本信息量极速增加,在组织和处理这些文本数据时,文本分类技术显得尤为重要。利用统计学理论,特征提取和权重计算常常忽略了特征项之间的语法关系。文中提出了一种将短语切分与文本分类相结合的新方法。在经过TFIDF计算之后,在同一个短语中,特征项之间的关系被计算出来,然后调整权值向量,最后可以得到文本分类的正确率。同一般地文本分类方法相比,加入短语切分的文本分类方法的正确率平均提高了1.5%以上。
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关键词
特征提取
文本分类
短语切分
权值调整
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职称材料
题名
带有短语切分的中文文本分类方法(英文)
被引量:
1
1
作者
田昕辉
李成基
机构
国立庆北大学计算机工学系
出处
《计算机技术与发展》
2010年第1期9-13,共5页
文摘
Internet文本信息量极速增加,在组织和处理这些文本数据时,文本分类技术显得尤为重要。利用统计学理论,特征提取和权重计算常常忽略了特征项之间的语法关系。文中提出了一种将短语切分与文本分类相结合的新方法。在经过TFIDF计算之后,在同一个短语中,特征项之间的关系被计算出来,然后调整权值向量,最后可以得到文本分类的正确率。同一般地文本分类方法相比,加入短语切分的文本分类方法的正确率平均提高了1.5%以上。
关键词
特征提取
文本分类
短语切分
权值调整
Keywords
feature extraction
text classification
phrase segmentation
weight coordination
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
带有短语切分的中文文本分类方法(英文)
田昕辉
李成基
《计算机技术与发展》
2010
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