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面向化学领域网络资源的文本自动分类算法
被引量:
1
1
作者
梁春燕
夏诏杰
郭力
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第z1期52-57,共6页
为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权七一近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层...
为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权七一近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层次分类体系进行分类.经测试,系统微平均值Fmicro最高可达到71%.文中还就文档的关键词和数据集的熵对分类性能的影响进行了讨论.结果表明,该算法能较好地应用于化学领域网络资源的自动分类.
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关键词
机器学习
化学主题搜索引擎
文本自动分类
k-近邻方法
隐含语义检索
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职称材料
题名
面向化学领域网络资源的文本自动分类算法
被引量:
1
1
作者
梁春燕
夏诏杰
郭力
机构
中国科学院过程工程研究所
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第z1期52-57,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(20273076)
文摘
为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权七一近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层次分类体系进行分类.经测试,系统微平均值Fmicro最高可达到71%.文中还就文档的关键词和数据集的熵对分类性能的影响进行了讨论.结果表明,该算法能较好地应用于化学领域网络资源的自动分类.
关键词
机器学习
化学主题搜索引擎
文本自动分类
k-近邻方法
隐含语义检索
Keywords
machine learning
chemistry-focused search engine
automatic text categorization
k-nearest neighbor
Latent Semantic Indexing
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向化学领域网络资源的文本自动分类算法
梁春燕
夏诏杰
郭力
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
1
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职称材料
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