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一种模仿人类的自动文本分类算法 被引量:5
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作者 王树梅 戴保存 +1 位作者 黄河燕 陈肇雄 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第3期44-45,53,共3页
An algorithm of text classification is given that imitates human's in this paper. On one hand, the algorithmenhances weight of theme when feature vector is processed, because of the assumption that the title of a ... An algorithm of text classification is given that imitates human's in this paper. On one hand, the algorithmenhances weight of theme when feature vector is processed, because of the assumption that the title of a document canproject its content. On the other hand,a weight parameter o vector is designed to simulate human's skimming andskipping behavior for calculating method of a document cluster center, and a weight of the feature that there are morepositive examples than negative ones is enhanced . The experiment shows that the algorithm greatly improves the per-formance of a text classification system. 展开更多
关键词 自动文本分类算法 文本信息处理 文档分类 自然语言处理 INTERNET
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基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法 被引量:4
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作者 陈宇 许莉薇 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期27-32,59,共7页
为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不... 为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不均衡林业信息文本的精准与快速分类。实验结果表明该算法对少数类辨识准确率高,优于神经网络分类法以及SVM算法、模糊神经网络算法,为不均衡林业信息文本的分类提供了新思路。 展开更多
关键词 不均衡文本分类算法 不均衡林业信息文本分类 优化LM模糊神经网络 分类
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基于最大熵的文本分类算法的改进
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作者 贺兴时 杨成成 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第6期77-79,共3页
基于最大熵模型的文本分类算法对不同测试文档的训练结果相差较大.利用Boosting机制改进基于最大熵模型的分类算法,以提高该分类算法的稳定性.实验结果表明,该改进方法可以有效改善基于最大熵模型分类算法的稳定性,且分类精度也有一定... 基于最大熵模型的文本分类算法对不同测试文档的训练结果相差较大.利用Boosting机制改进基于最大熵模型的分类算法,以提高该分类算法的稳定性.实验结果表明,该改进方法可以有效改善基于最大熵模型分类算法的稳定性,且分类精度也有一定的提高. 展开更多
关键词 文本分类算法 最大熵模型 BOOSTING算法 稳定性
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基于关联规则的中文文本分类算法的改进 被引量:6
4
作者 张玉芳 杨柯 熊忠阳 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 2007年第2期114-117,共4页
随着中文电子刊物和Web文档数量的飞速增加,中文文本自动分类工作变得日益重要.将文档视为事务,将关键词视为项,文本预处理时提出特征权重阈值,用构造的分类器对未知文档分类时,采用了CDD(Class Differen-tiate Degree)改进算法,对基于... 随着中文电子刊物和Web文档数量的飞速增加,中文文本自动分类工作变得日益重要.将文档视为事务,将关键词视为项,文本预处理时提出特征权重阈值,用构造的分类器对未知文档分类时,采用了CDD(Class Differen-tiate Degree)改进算法,对基于关联规则挖掘的中文文本自动分类方法进行了改进.实验结果表明,该算法能较快地获得可理解的规则并且具有较好的宏平均和微平均值. 展开更多
关键词 关联规则挖掘 中文文本 文本自动分类算法
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基于序列的文本自动分类算法 被引量:35
5
作者 解冲锋 李 星 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期783-789,共7页
提出了一种基于序列的文本自动分类算法.该算法利用了文本中两个层次的语义相关性:句子(子模式)之间的相关性和句子内代表特定含义的关键词(概念节点)之间的相关性,这样就实现了对关键词的动态加权.对于不含有关键词的子模式,采用Ma... 提出了一种基于序列的文本自动分类算法.该算法利用了文本中两个层次的语义相关性:句子(子模式)之间的相关性和句子内代表特定含义的关键词(概念节点)之间的相关性,这样就实现了对关键词的动态加权.对于不含有关键词的子模式,采用Markov模型来对其信号幅度进行估计,从而生成一个待分类文本的特征序列.在中文文本分类实验中,可以达到83%的BEP值.此外,该算法在实际系统中容易实现. 展开更多
关键词 序列 概念节点 相关值 文本自动分类算法 自然语言处理 计算机
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基于模糊综合评判的文本自动分类算法 被引量:1
6
作者 陈勤 张国煊 王小华 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2001年第9期56-59,共4页
文本分类在文献检索、信息过滤、数据组织、信息管理等领域中应用十分广泛。本文给出了一种基于模糊综合评判的文本自动分类算法,该算法以文本分词技术作为基础,以类间词频方差作为评判因素的选择依据,通过预定义类中关键词的词频均值... 文本分类在文献检索、信息过滤、数据组织、信息管理等领域中应用十分广泛。本文给出了一种基于模糊综合评判的文本自动分类算法,该算法以文本分词技术作为基础,以类间词频方差作为评判因素的选择依据,通过预定义类中关键词的词频均值高低构造评判矩阵,以最大隶属度作为评判原则。文中详细描述了算法的理论依据、评判因数的选择、评判矩阵的构造及分类算法。实验结果表明本文提出的分类算法具有相当的应用价值。 展开更多
关键词 文本自动分类算法 模糊综合评判 信息处理
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基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法 被引量:30
7
作者 饶丽丽 刘雄辉 张东站 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期682-685,共4页
朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的.为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频-反文档频率(TF-IDF... 朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的.为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频-反文档频率(TF-IDF)权重计算基础上,考虑到特征项在类内和类间的分布情况,另外还结合特征项间的相关度,调整权重计算值,加大最能代表所属类的特征项的权重,将它称之为TF-IDF-FC权重计算.与基于传统TF-IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法,这种算法的分类效果均有一定的提高. 展开更多
关键词 朴素贝叶斯文本分类 加权朴素贝叶斯文本分类算法 TF—IDF权重 特征项间的相关度
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计算机科学2011年第38卷总目次
8
《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第12期297-305,共9页
关键词 算法研究 语义标注 分层抽象模型 彩色图像 人脸识别 计算机科学 粗糙集理论 无线传感器网络 自动图像标注 文本分类算法 目次
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《计算机工程与设计》2019年第40卷总目次
9
《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第12期I0001-I0015,共15页
关键词 卷积神经网络 组稀疏表示 文本分类算法 多特征融合 特征选择方法 图像分割算法 人脸超分辨率 核相关滤波 目标检测算法 吕学强 人体动作识别 网络入侵检测 命名实体识别 提取算法 离群点检测 残差网络 快速匹配算法 《计算机工程与设计》
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