网络文本自动分类系统的研究与设计

近年来 ,随着 Internet的飞速发展 ,人们可以突破地域的限制 ,方便地共享信息资源。但如何从大量信息中迅速有效地提取出所需信息却成了一个难题 ,信息的自动分类是解决此类难题的有效方法。本文从网络文本自动分类的需求出发 ,探讨分类系统的一些主要特征及优化算法 。

基于文本特征识别的医院电子档案自动分类系统设计

随着医疗信息化的快速发展,医院电子档案的数量迅速增长,急需有效的管理与分类系统来提高工作效率和数据质量。传统的手动分类方法不仅耗时且易出错,严重影响了医院信息系统的运行效率和服务质量。因此,设计一个基于文本特征识别的自动分类系统显得尤为重要。文章旨在设计并实现一个高效的医院电子档案自动分类系统,通过利用先进的文本处理技术和算法,实现高效准确的档案管理。

基于BP神经网络的文本自动分类系统设计

在广泛研究现有文本自动分类方法的基础上,发现人工神经网络具有很强的自学习性、自组织性、联想记忆功能和推理意识等,在文本自动分类上有着独特的优势。为此,设计一个基于神经网络的文本自动分类系统。该系统采用模块化的设计,关键算法和功能均封装在模块中,使系统具有良好的扩展性。

基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现

随着网络信息的迅猛发展 ,信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具。文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向 ,它是指在给定的分类体系下 ,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。对文本分类中所涉及的关键技术 ,包括向量空间模型、特征提取、机器学习方法等进行了研究和探讨 ,并且提出了基于向量空间模型的文本分类系统的结构 。

一个基于向量空间模型的中文文本自动分类系统

介绍了一个基于向量空间模型的中文文本自动分类系统，重点阐述了特征提取、空间降维、层次分类和分类器训练等技术的实现方法。实践表明：该系统对文本分类具有较高的平均查全率和平均精度。

基于矢量空间模型的文本自动分类系统研究

随着互联网及其信息服务的快速增长,对于网络信息资源的获取越来越重要,而面向Web的文本挖掘技术的发展及应用对于解决这一问题将会起到极其重要的影响。通过分析文本自动分类的关键理论及技术,给出基于矢量空间模型的文本自动分类系统的执行过程,给出了系统的实现算法,提高了系统的精度和效率。

基于概率神经网络的文本自动分类研究

本文提出了将一种径向基网络的重要变形--概率神经网络应用于文本自动分类的研究,与常用的K-最邻近法相比,具有一定的优势,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时;与BP等其他神经网络相比,其特点是需调节的参数少,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构,比较容易使用.此外,从研究中的不同特征选择的评价函数来看,它们对分类有一定的影响,应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高,其次是文本证据权,而期望交叉熵的效果最差,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的.

网络智能文本分类系统的研究与实现

介绍了文本自动分类的基本原理及相关的算法 ,提出了一种基于网络的智能文本分类系统的基本框架 。

基于模糊神经网络算法的自动分类系统设计

介绍了基于模糊神经网络算法的塑料饮料瓶自动分类系统,包括算法设计和系统实现.系统根据各种塑料饮料瓶的颜色特性信息,迅速、准确地将饮料瓶按不同颜色进行自动分类,从而实现生产过程的自动化.

基于模糊神经网络的汽车类型自动识别分类系统

该文提出了一个基于模糊神经网络的汽车类型自动识别分类系统。在研制该系统的过程中，将模糊数学理论和神经网络相结合，建立了一个自适应的模糊逻辑与神经网络协作系统，成功地解决了在无专家经验的情况下，自动建立模糊隶属度函数和模糊识别规则的问题，具有较强的实用价值。

网络环境下文本自动分类分析

简单介绍了文本分类的定义及应用,针对文本信息自动分类的研究动态,分析了当前我国文本信息自动分类研究中存在的问题,提出进一步完善文本自动分类的建议和方法。

基于深度学习的监控简报文本分类研究

电厂监控系统简报的准确分类对水电站智能化发展具有重要的推进作用。自然语言处理(natural language processing, NLP)技术是目前实现文本知识挖掘的重要方法,知识挖掘的深度和精度是该类方法的重要衡量指标。为了实现智能化、高效率的运行监盘,本文利用流域某电站监控系统简报数据集,结合神经网络和预训练模型对文本分类任务进行构建与微调,通过比较类CNN模型、类RNN模型、Bert与ERNIE等类预训练模型的效果差异,最终发现Text RNN_Attention在准确性与训练速度上优于其他模型,其准确率Acccracy值、宏观平均F1值与加权F1值分别可达到0.991 3、0.984 6与0.991 3。

基于知识库的网页自动标引和自动分类系统的设计

针对中文网页文本信息特征,提出了信息标引和组织方案,并构建了一个基于知识库的网页自动标引和自动分类系统。中文网页的自动标引和自动分类思想主要基于知识库进行。知识库实际上是一个基于《中图法》的专家知识系统,包括了中图法库、汉表库、分类号主题词对应库、同义词库、关键词库等若干数据库。在确定网页基本信息标引源的基础上,中文网页主题标引运用了基于词频的统计加权法;通过与分类号一主题词对应库主题词串的词面相似度计算,进一步完成中文网页的分类标引。最后还讨论了新词识别等技术问题。

基于演化超网络的中文文本分类方法

为了提高中文文本的分类效果,提出了一种基于演化超网络的中文文本分类方法.采用中国科学院计算技术研究所的汉语词法分析系统对中文文本进行分词,保留文本中的名词、动词和形容词作为特征;以χ2统计方法进行特征选择;利用布尔权重计算特征权值.经处理后的特征向量作为系统的训练集和测试集数据.运用超边替代策略训练超网络分类模型,并实现对测试集特征向量的分类.对不同阶数设定下的演化超网络模型进行了性能分析,并将其与传统的KNN和SVM算法进行了比较.结果表明,本方法对复旦大学语料和搜狐语料可获得87.2%和72.5%的宏识别率、86.9%和70.5%的宏召回率、87.0%和71.5%的宏F1,接近或优于KNN和SVM分类方法.所提出的方法是一种有效的中文文本分类手段.

高速公路收费系统的车型自动分类

通过对目前高速公路收费系统中车型分类存在的问题分析 ,提出了车型分类应综合考虑道路经营者、对高速公路通行能力的影响、道路使用者三方面因素。最后提出利用高斯径向基神经网络对车型自动分类。该网络经过训练后 ,通过训练样本和测试样本测试证明这种方法较好地实现了车型自动分类。

Boosting算法在文本自动分类中的应用

随着网络信息的迅猛发展 ,如何快捷、准确地识别和获取有用信息显得更为重要。文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向 ,它是指在给定的分类体系下 ,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。Boosting算法是一种新兴的机器学习算法。在文本分类中应用 Boosting算法经过试验证明是有效的 。

全自动数字细胞形态学分析系统Cella Vision^(TM) DM96在外周血白细胞分类的临床应用评价

目的对瑞典CellaVisionTM DM96全自动化数字细胞形态学分析系统(DM96)在外周血白细胞分类应用中的性能进行验证及评价。方法选取115例患者外周血标本经SP-1000i制备成血涂片后,使用DM96对血涂片进行白细胞预分类,计算DM96预分类与后分类的一致率,以及审核后的分类结果与人工显微镜下白细胞分类结果的相关性,并对该系统的重复性及图像质量进行评价。结果 DM96外周血白细胞分类结果与人工显微镜镜检有较好的一致性,仪器的重复性较好,细胞图像拍摄清晰。结论使用DM96进行外周血白细胞分类有助于提高实验室形态学报告的一致性及工作效率,具有较好的临床应用价值。

稀疏自动编码器在文本分类中的应用研究

传统的文本分类算法都是采用期望交叉熵、信息增益和互信息等统计方法,通过设置阈值获取特征集。如果训练集的数据量较大,则容易出现特征项不明确、特征信息丢失等缺陷。为解决上述问题,提出运用"深度学习"中的稀疏自动编码器算法自动提取文本特征,然后结合深度置信网络形成SD算法进行文本分类。实验表明,在训练集较少的情况下,SD算法的分类性能低于传统的支持向量机;但是在处理高维数据时,SD算法则比支持向量机具有较高的准确率和召回率。

基于文本挖掘的铁路信号设备故障自动分类方法

铁路信号设备在运营维护过程中积累了大量以文本方式记录的维护数据,为了实现高效准确分类,提出将Word2vec、SMOTE算法与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合的铁路信号设备故障文本自动分类方法.首先,对故障文本使用自然语言方法完成预处理,并采用Word2vec训练词向量;其次,通过SMOTE算法自动生成小类别文本向量数据,嵌入至CNN的输入层;再次,利用CNN的卷积层和池化层提取故障文本的局部上下文高层特征;最后,通过softmax分类器对故障文本自动分类.依据某铁路局所记录的信号设备故障文本数据进行实验分析并与其他方法对比,实验结果表明新方法可使各评价指标得到明显提升,其中分类准确率和召回率分别达到95.26%和94.32%,可以作为铁路信号设备故障自动分类的有效方法.

基于神经网络的数据安全话题文本分类研究——以新浪微博为例

文章首先对已有关于开放数据安全问题的研究进行综述,将其划分为数据安全的法律政策、技术和策略意识三个研究方面,基于此分类将微博作为数据来源进行检索,对相关主题的微博文本数据进行编码分类,并引入神经网络方法建立数据安全相关话题的分类系统,验证该分类及系统的可靠性,从而提高在微博平台进行数据安全相关话题舆情研究的检索质量和效率,及时有效地掌握公众对于数据安全话题的动态。