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基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究
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作者 刘苗 谢邦昌 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第19期21-23,共3页
文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的... 文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的优势,能够很好地完成对文本的自动分类。 展开更多
关键词 文本自动分类 概率潜在语义分析(PLSA) ADABOOST tem迭代
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