基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现  

Research and Implementation of Text Categorization System Based on VSM

作　　者：庞剑锋[1] 卜东波[1] 白硕[1] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所,北京100080

出　　处：《计算机应用研究》2001年第9期23-26,共4页Application Research of Computers

摘　　要：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 。In recent years , information processing turns more and more important for us to get useful information . Text categorization, the automated assigning of natural language texts to predefined categories based on their contents, is a task of increasing importance. This paper gives a research to several key techniques about text categorization , including vector space model , feature extraction , machine learning . It also describes a text categorization model based on VSM, and gives the evaluations and results .

关 键 词：中文信息处理 向量空间模型 文本自动分类系统 人工智能 计算机 

分 类 号：TP391.12[自动化与计算机技术—计算机应用技术]