特征项权重

作品数：25被引量：202H指数：5
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：贝雨馨倪志伟贾兆红贾瑞玉甘立国更多>>
相关机构：安徽大学延边大学北京化工大学山东师范大学更多>>
相关期刊：《自动化技术与应用》《延边大学学报（自然科学版）》《科技和产业》《计算机工程与应用》更多>>
相关基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目国家教育部博士点基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于特征项权重评估模型的英语试题关键词抽取算法研究
《自动化技术与应用》2024年第2期13-16,共4页啜春红 
为提高英语试题数字资源的检索效率,提出一项基于特征项权重评估模型的英语试题关键词抽取算法。该算法主要由词同现因子、词长因子、位置因子、词频因子和特征项权重调节系数所组成。为提高该算法的通用性水平,研究还通过遗传算法对该...
关键词：英语试题 关键词 特征项权重评估模型 抽取算法 
基于凝聚式层次聚类的调频广播自动识别被引量：1
《西华大学学报（自然科学版）》2020年第4期104-112,共9页夏茂 刘播阳 张政 陈智超 孔明明 
四川省科技厅(2019YFG0100)。
为解决广播自动识别问题,提出一种基于凝聚式层次聚类的调频广播自动识别方法。利用无线电监测设备获取正常广播和黑广播的音频数据,将音频数据转写成文本,对文本数据进行分析处理,计算文本数据的特征权重,构建向量空间模型并进行文本...
关键词：广播属性识别 层次聚类 特征项权重 向量空间 语料库 
文本分类中一种改进的特征项权重计算方法被引量：5
《福建师范大学学报（自然科学版）》2020年第2期49-54,共6页张琳 李朝辉 
辽宁省社会科学规划基金项目(L18CTQ004);中国博士后科学基金资助项目(2015M571292);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132019234、3132019228);大连海事大学教学改革项目(2018Y48)。
TF-IDF方法是文本向量化过程中一种常用的特征项权重计算方法,衡量的是特征项在整个文档集中的重要性.针对文本分类过程中TF-IDF方法未能体现特征项对类别的区分能力和对类别的代表性问题,基于文档类别,结合特征项的类间区分度和类内贡...
关键词：TF-IDF 类间区分度 类内贡献度 文本分类 
基于词典与机器学习的藏文微博情感分析研究被引量：4
《软件》2017年第11期46-48,94,共4页杨志 
青海民族大学校级理工科项目(2016XJQ06)
随着互联网自媒体的兴起,越来越多的藏族人开始使用微博,并在其发表自己的观点和看法,与微博相关的藏文信息处理研究随之得到了学术层面的广泛关注。本文根据藏文微博的行文特征,提出了基于词典与机器学习算法多特征融合的藏文情感分类...
关键词：自然语言处理 情感分类 微博 机器学习 特征选取 特征项权重 
基于语义和TF-IDF的项目相似度计算方法被引量：8
《计算机时代》2015年第5期1-3,6,共4页赵士杰 陈秋 
2013年浙江省公益技术应用研究项目"基于语义的科技项目查重研究与实现"(2013C33G2040027)2013-2014
基于统计的TF-IDF相似度计算方法由于不考虑词语的语义信息,不能准确地反映文本间的相似性。针对该问题,提出一种结合语义理解和TF-IDF的科技项目相似度计算方法。在项目分词的基础上,利用《知网》计算两个项目间的特征项语义相似度,基...
关键词：语义理解 《知网》 特征项权重 相似度计算 
用于文本分类的特征项权重算法改进被引量：9
《计算机技术与发展》2014年第9期128-132,共5页龚静 胡平霞 胡灿 
湖南省教育科技计划项目(07D036);湖南省教育厅;财政厅联合资助项目(12C1056)
TF-IDF算法是文本分类中一种常用的权重计算方法,但是TF-IDF仅仅考虑了特征项在文本中出现的次数以及该特征项在训练集中的出现频率,没有考虑特征项在各个类间的分布情况及特征项的语义信息。因此针对TF-IDF的不足提出了一种改进的TF-ID...
关键词：文本分类 特征项 权重 改进 
基于机器学习的中文评论倾向性分类实证研究被引量：2
《信息网络安全》2013年第10期164-166,共3页周军 何力 韩伟红 邓璐 
国家高技术研究发展计划(863计划)[2011AA010702]
文章对长度短、变形词多的中文评论的倾向性分类问题做了深入研究,分析了目前比较流行的几种算法,其中特征选取方法选取了卡方统计量(CHI)、信息增益(IG)、互信息(MI);分类算法选取了K最邻近节点(KNN)方法、支持向量机(SVM)方法、朴素...
关键词：倾向性 机器学习 特征选择 特征项权重 
锐化高斯模板在文本特征项权重调整方法中的应用被引量：1
《现代图书情报技术》2012年第12期39-44,共6页路永和 何新宇 
国家高技术研究发展计划(863计划)基金资助项目"农产品全供应链多源信息感知技术与产品开发--感知终端多通讯协议及汇聚节点研制"(项目编号:2012AA101701-03)的研究成果之一
阐述二维高斯模板和锐化高斯模板的构建过程及其对图像的锐化处理技术,提出文本特征项权重调整方法的主要思想,并以此为依据,论述基于锐化高斯模板的文本特征项权重调整方法。以搜狗自然语言实验室的文本分类语料库中的新闻文档作为实...
关键词：文本分类 锐化高斯模板 向量空间模型文本特征 
基于机器学习的中文微博情感分类实证研究被引量：125
《计算机工程与应用》2012年第1期1-4,共4页刘志明 刘鲁 
国家自然科学基金(No.90924020);教育部博士点基金(No.200800060005)
使用三种机器学习算法、三种特征选取算法以及三种特征项权重计算方法对微博进行了情感分类的实证研究。实验结果表明,针对不同的特征权重计算方法,支持向量机(SVM)和贝叶斯分类算法(Nave Bayes)各有优势,信息增益(IG)特征选取方法相比...
关键词：微博 情感分类 机器学习 特征选取 特征项权重 
基于特征项权重自动分解的文本聚类被引量：5
《计算机工程》2011年第11期25-27,共3页余永红 柏文阳 
国家"863"计划基金资助项目(2007AA01Z448);安徽省高校省级自然科学研究基金资助重点项目(KJ2010A003)
提出一种自动文本聚类方法,应用遗传算法进行全局和快速的文本特征项选择以实现降维处理,引入概率匿名思想,根据文本中不同特征项权重的组合,基于动态规划设计一个优化的多项式时间聚类算法,将文本集划分成适当个数的分区,并对每个分区...
关键词：文本聚类 遗传算法 特征项选择 特征项权重分解 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部