中文文本分类

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基于深度学习和支持向量机的文本分类模型被引量：6
《计算机技术与发展》2022年第7期22-27,共6页何铠 管有庆 龚锐 
江苏省高校自然科学研究计划项目(05KJD520146)。
NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)是人工智能领域的一个主要研究方向,而文本分类是NLP处理技术的重要分支。自然语言处理使计算机、手机等电子设备能够具有识别理解人类语言的能力,由于其自身的复杂性,目前仍有许多技术...
关键词：自然语言处理 词频算法 中文文本分类 权重预处理 词密度权重 
一种基于权重预处理的中文文本分类算法被引量：5
《计算机技术与发展》2022年第3期40-45,53,共7页何铠 管有庆 龚锐 
江苏省高校自然科学研究计划项目(05KJD520146)。
文本分类是NLP(natural language processing,自然语言处理)处理技术的重要分支。信息检索、文本挖掘作为自然语言处理领域的关键技术,给人们的生活带来了许多便利,而文本分类正是这些关键技术开展的重要基础。文本分类作为自然语言处...
关键词：自然语言处理 词频算法 中文文本分类 权重预处理 词密度权重 
一种新的中文文本分类算法——One Class SVM-KNN算法被引量：4
《计算机技术与发展》2012年第5期83-86,共4页刘文 吴陈 
中文文本分类在数据库及搜索引擎中得到广泛的应用,K-近邻(KNN)算法是常用于中文文本分类中的分类方法,但K-近邻在分类过程中需要存储所有的训练样本,并且直到待测样本需要分类时才建立分类,而且还存在类倾斜现象以及存储和计算的开销...
关键词：中文文本分类 支持向量机 K-近邻 ONE CLASS SVM—KNN 
基于多特征选择的中文文本分类被引量：11
《计算机技术与发展》2007年第7期117-119,134,共4页董梅 胡学钢 
安徽省自然科学基金资助项目(050420207)
自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。特征选择作为文本分类中的关键,困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题。在分...
关键词：文本分类 特征选择 多特征选择 
基于支持向量机的中文文本分类模型研究被引量：5
《计算机技术与发展》2006年第11期70-72,共3页马忠宝 刘冠蓉 
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法,适宜构造高维有限样本模型,具有很好的分类精度和泛化性能。文中介绍了中文文本分类过程,将支持向量机应用于中文文本分类模型中,对分类器参数选择进行了分析和讨论。实验分...
关键词：支持向量机 文本分类 模型 
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