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基于机器学习的维吾尔文文本分类研究
被引量:
20
1
作者
阿力木江·艾沙
吐尔根·依布拉音
+1 位作者
艾山·吾买尔
马尔哈巴·艾力
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期110-112,共3页
随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型(VSM)表示下的高维性,采用词干提取和IG相结合的方法对表示空...
随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型(VSM)表示下的高维性,采用词干提取和IG相结合的方法对表示空间进行降维。采用基于机器学习的分类算法(kNN和Nave Bayes)对维吾尔文文本语料进行了分类实验并分析了实验结果。
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关键词
文本分类
朴素贝叶斯方法
k-最近邻方法(kNN)
维吾尔语
特征选择
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职称材料
题名
基于机器学习的维吾尔文文本分类研究
被引量:
20
1
作者
阿力木江·艾沙
吐尔根·依布拉音
艾山·吾买尔
马尔哈巴·艾力
机构
新疆大学现代教育技术中心
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期110-112,共3页
基金
国家自然科学基金(No.61063026
60963018)
文摘
随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型(VSM)表示下的高维性,采用词干提取和IG相结合的方法对表示空间进行降维。采用基于机器学习的分类算法(kNN和Nave Bayes)对维吾尔文文本语料进行了分类实验并分析了实验结果。
关键词
文本分类
朴素贝叶斯方法
k-最近邻方法(kNN)
维吾尔语
特征选择
Keywords
text categorization
Nave Bayes
k-Nearest Neighbo(rkNN)
Uyghur language
feature selection
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的维吾尔文文本分类研究
阿力木江·艾沙
吐尔根·依布拉音
艾山·吾买尔
马尔哈巴·艾力
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
20
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