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基于标题的中文新闻网页自动分类
被引量:
7
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作者
钱爱兵
江岚
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2008年第10期59-68,共10页
借鉴tf-idf加权思想,利用新闻标题来做中文新闻网页自动分类的依据,构建基于标题的中文新闻自动分类方法,并设计多个实验对各种基于标题的中文新闻网页自动分类方法进行评测。实验结果表明,基于标题对中文新闻网页进行自动分类,可以大...
借鉴tf-idf加权思想,利用新闻标题来做中文新闻网页自动分类的依据,构建基于标题的中文新闻自动分类方法,并设计多个实验对各种基于标题的中文新闻网页自动分类方法进行评测。实验结果表明,基于标题对中文新闻网页进行自动分类,可以大大缩短判断处理时间,节省存储空间,且准确率较高,特别是改进的类目加权法分类效果最好。
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关键词
词频/逆文档频率
新闻
标题
中文新闻网页
自动分类
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职称材料
题名
基于标题的中文新闻网页自动分类
被引量:
7
1
作者
钱爱兵
江岚
机构
南京中医药大学经贸管理学院
南京大学信息管理系
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2008年第10期59-68,共10页
文摘
借鉴tf-idf加权思想,利用新闻标题来做中文新闻网页自动分类的依据,构建基于标题的中文新闻自动分类方法,并设计多个实验对各种基于标题的中文新闻网页自动分类方法进行评测。实验结果表明,基于标题对中文新闻网页进行自动分类,可以大大缩短判断处理时间,节省存储空间,且准确率较高,特别是改进的类目加权法分类效果最好。
关键词
词频/逆文档频率
新闻
标题
中文新闻网页
自动分类
Keywords
tf- idf News title Chinese news Web pages Automatic classification
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标题的中文新闻网页自动分类
钱爱兵
江岚
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2008
7
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