基于KNN算法的文本自动分类方法研究——以学术期刊栏目自动归类为例

本文将期刊目录中按照主题设置的有关栏目(常设主题栏目)看作不同的类别,应用改进的KNN算法对属于不同类别(栏目)的期刊论文进行自动归类(归栏)处理。在分析期刊常设主题栏目特征的基础之上,从建立自动分类所需的训练文本集、测试集及分类(归栏)效果评价等多个方面加以定义,利用Jensen-shannon散度计算文本间的相似度,按照栏目动态决定k值等方面对KNN算法的基本原理加以改进。该方法以论文标题、摘要和作者关键词构成的短小文本为分类对象,对期刊常设主题栏目的自动归类(归栏)处理取得77.25%的F测度值,可以针对短小文本以及训练文本数量有限的情况下开展有效的文本自动分类处理。

基于文本特征识别的电子档案自动归类系统研究

传统归类方法采用自动标引主题词变换成分类号实现自动分类,该方法分类过程复杂,应用性差.因此,提出一种基于文本特征识别的电子档案自动归类系统.该系统采用电子档案语料库模块根据使用者需求挖掘语料,实现语料库构建、查询、清除和维护等操作;通过电子档案排版模块,基于内容映射的方式排版电子档案;在此基础上采用有限自动机选择法和组合特征选择法选取文本内特征词,识别电子档案文本特征后,通过SVM分类器和类别识别器两次归类过程,判断电子档案最终类别归属.封闭性归类测试和开放性归类测试结果表明,该系统的平均查全率和精度都高于95%,且不同信噪比环境下,系统平均中断概率为0.17%,低于对比系统.

CNAS网站提交申请界面检测能力附表自动归类设置的研究与应用

随着网络时代的发展,国家倡导环境节能,提倡无纸化运作的进行,CNAS推行网络申请和线上评审。为了更好地适应网络系统的填报,本文对CNAS网站提交申请界面检测能力附表自动归类的设置进行了研究,通过对检测能力附表设置大类别编号,从而实现附表中检测能力的自动归类,并对其应用进行了总结。设置大类别编号能够实现自动归类的效果,从而使检测能力在CNAS网站申请界面能够按照检测领域、产品类别、检测子领域进行自动归类,容易查找,防止部门之间交叉,线上评审便捷,进而提高工作效率。

探索基于文本特征识别的电子档案自动归类系统

本文根据传统分类方法的不便之处,经有效思考,提出了一种新型电子档案自动归类系统,通过以文本特征作为识别对象,可有效完成分类工作。该系统具有语料库模块,能够根据使用者日常搜索情况,分析其内在需求,实现对语料的挖掘,并完成相关操作。同时,借助排版模块,通过使用其中内容映射运作方式,能够对电子档案进行具体归档。建立在多种方法基础上,能够根据文本特征词,对电子档案中存在的文本特征进行识别,确定其最终归属。

关于文本自动分类算法的研究——以档案自动归类的应用为例

关于文本自动分类算法,理论界对此有很多的研究,本文详细介绍了一种新的分类算法:多因素加权归类算法,并对此算法在档案自动归类中的应用做了具体的阐述。文章主要讲述了三个方面的内容:分类词库的构造、分类用词的切分算法以及多因素加权归类算法。

社交网站照片自动归类的小神器

小档案相册管家软件版本：3.0.3软件大小：24.6MB软件性质：免费软件适用平台：Android下载地址：https：//shouji.baidu.com/software/24648737.html功能简介：腾讯相册管理,给你的相册一个智能的管家。轻松管理手机图库所有照片、图片,可以实现所有照片图片自动归类;旅行照、聚会照,贴心帮您一键备份分享;加标注、加马赛克、加文字、加箭头,百分百点赞率的超酷特效。

社交网站照片自动归类

相册管家小档案软件版本：2.5.7软件大小：8MB软件性质：免费软件适用平台：Android下载地址：http：//shouji.baidu.com/software/10676569.html功能简介：腾讯相册管理,给你的相册一个智能的管家。轻松管理手机图库所有照片、图片,可以实现所有照片图片自动归类;旅行照、聚会照,贴心帮您一键备份分享;加标注、加马赛克、加文字、加箭头,百分百点赞率的超酷特效。

文本知识的自动分类方法初探

本文结合运用信息管理和人工智能的原理与技术 ,探讨了文本知识的自动分类方法 ,包括 :自动归类与聚类方法。

文本自动分类研究

本文简要介绍了国内外文本自动分类的发展概况,论述了自动分类的定义,自动归类和自动聚类的几种常见方法,并对应用实例进行了分析。

自动分类技术研究

随着网络的迅猛发展,海量文本信息正在以几何级数不断增长,自动分类技术已成为文本信息分类的主导关键技术。自动分类技术可分为自动聚类和自动归类两种类型,现有的文本分类技术主要采用基于连接、基于规则和基于统计等三种方法。随着数据挖掘领域和机器学习理论、技术研究的不断深入,解决不同实际应用和数据特征的问题将成为文本分类相关研究及其应用的主要突破方向和攻克难点。

文档自动分类的方法探讨

介绍了国内外自动分类研究的发展概况、自动归类与自动聚类的几种常用方法模型,并对其应用实例进行了分析。

基于分类本体的Web信息集成系统研究与实现

为了从海量数据空间中快速、准确获取用户所需Web信息,设计并实现了一个基于分类本体的Web信息集成系统。设计了Web信息自动归类算法,研究了基于分类本体的异构分类体系集成方法,实现了异构分类体系的合并,形成逻辑统一的、基于分类的Web集成视图。通过Web数据抽取机制以及Web信息分类技术实现了检索结果的分类和层次化展示,方便用户浏览、快速定位所需信息。

基于Web的多不确定因子WORD通用报表的动态生成

报表是应用程序数据输出的一个重要方式,如何开发实用高效、通用性强、交互性好的报表系统是软件开发人员最关心的问题。文章针对Web成绩报表系统中的数据库结构、字段、专业、班级、学期课程数等诸多不确定因素,提出了一个基于Web成绩报表模型和实现算法,通过ASP对数据库的自动识别技术、字段自动识别与归类方法,开发出一个适应分布式环境的、能解决多不确定因素的通用高效WORD成绩报表系统。提高了工作效率,解决了现有报表中存在的不足。

浅析改良K-SVM算法在邮件分类中的研究应用

数字化信息时代,电子邮件极大方便了人与人之间的通信,尤其体现在时效性和便捷性上。但随着互联网大潮的强势来袭,各色的电子邮件也开始堆满了人们的电子信箱。如何实现对电子邮件的自动归类,以及如何自动过滤掉垃圾邮件的问题,便日益变得突出与重要。文本的自动归类是信息处理领域的一个重要研究方向。该分类系统中,基于文本训练与分类算法的文本分类模块又是该系统设计里的重点与核心。旨在现有主流的文本训练与分类算法下,浅析各种算法的优劣,并提出一种改良版的"高性价比K-SVM算法",实现对电子邮件的自动归类。并通过实验去论证该算法的优良性,实现对邮件更精准、更优良的分类。

在快车中添加下载分类

熟悉快车Flashget的人都知道，它拥有下载资源自动归类功能，默认设置之下，会将用户下载的资源自动分类存放到相应几个文件夹中。可现实问题是，平常下载的资源远远超过这几个分类，而当它们不是影视、软件、音乐或种子文件时，快车都会一股脑的将其放入“其他”这个文件类别中，这无疑不利于用户后期对资源有效的进行管理。

吃尽网络文章管好系统资源

提起“网文快捕”，大家不会陌生。它是一个保存／管理网页的工具，可以在IE里面保存网页，包括文字、图片、Flash动画等等。也可以保存选中的文字，图片和链接。在上网冲浪中可以为我们提供极大的便利，还可以通过拖放来分类保存网页。但“网文快捕”也有很多不足的地方，如：操作比较复杂，使用者上手难度大，不能完美的与浏览器实现融合，对资料信息进行自动归类等。

智能的音乐管理器 收藏管理音乐更轻松

电脑里储存的音乐文件。如果长久不进行管理，杂乱无章时该如何管理呢？MusicBee正是一款智能化、免费且易于使用的音乐管理收藏器。不仅可以搜索本地硬盘、移动设备中的音乐文件，更可从网络上搜索，并自动归类整理，实用性极强。

Docomo发布STYLE新成员SH-06B

NTT Docomo近日宣布STYLE系列的新成员夏普SH-06B将于4月末期上市销售。SH-06B是一款经典日式翻盖式手机，延续了夏普的经典翻盖式设计，同时具有黑、白、浅茶三种机身颜色，高规格的显示屏是它的最大特色。SH-06B采用约3．0英寸480×854像素1677万色新移动ASV液晶面板，上盖面板附有0．9英寸128X36像素的单色OLED外屏。至于摄像头方面，SH-06B采用了530万像素CMOS传感器，拍照时可自动匹配预先登记过的肖像进行优先对焦，登记过的名字的照片也会根据预先登记的名字自动归类在个人照相簿中。

Word2Vec对海关报关商品文本特征降维效果分析

【目的】对海关平台的高维报关商品特征实现有效降维,提高海关平台的工作效率。【方法】以国内某海关4个月的商品文本作为语料,从词语相似度与相关度两个微观层面评估生成词向量的质量,并结合SVM算法将传统0-1矩阵、频次降维、信息增益方法与Word2Vec词向量进行对比,以探究其对海关商品文本特征的降维效果。【结果】对于海关报关商品文本,Word2Vec词向量是一种较为理想的降维方法,且词向量维度为500时,分类效率最高,准确率为93.01%。【局限】主要针对数据量最多的5大类别进行研究,尚未对其他类别的分类效果进一步探讨。【结论】Word2Vec用于海关商品文本的降维效果较为理想,能够保证较高的准确率与数据的完整性,并显著降低特征维度。