基于《金融档案分类表》的自动分类算法研究

本文介绍基于《中国档案分类法金融档案分类表》（以下简称《金融档案分类表》）的中文文本自动分类算法。提出了类别词概念，介绍了类别词库和分类规则词库建造法以及自动分类的三维加权算法等内容。经过对真实金融档案文本测试，自动分类正确率可达８１％以上。

基于《中图法》的自动分类研究现状与展望

将人工智能研究领域中的文本自动分类技术应用于信息资源管理领域是当前的研究重点之一,而目前信息资源管理领域具有体系结构严格、类目数量巨大、类目层次众多等特点。本文充分考虑这些特点,针对《中国图书馆图书分类法》分类体系下文本自动分类研究的现状,从研究目的、类目体系、资源类型等方面,参考国外相关研究的成果和方法予以分析和评价;结合国外相关研究的最新成果,提出我国在《中国图书馆图书分类法》分类体系下应用文本自动分类技术时应注意的问题及今后的研究方向。

一种面向自动化标检的文本分类方法

针对自动化标检中的段落文本分类问题,提出一种基于机器学习的改进朴素贝叶斯分类算法。该方法对朴素贝叶斯分类算法进行改进并作为分类器,采用遗传算法作为训练模型对分类器中的所有特征权重进行训练,并采用一种基于图表位置的修正算法优化分类结果。在实际的数据集中进行了实验,结果表明,该方法与传统KNN(K-nearest neighbor)算法和朴素贝叶斯算法相比具有更好的分类结果,能够有效的处理错误样本较多的情况,可大幅提升自动化标检的准确性。