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基于朴素贝叶斯的档案分类研究
被引量：
8
1
作者
刘佩鑫
于洪志
徐涛
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期549-554,共6页
通过对甘肃省档案局数据资源的分析研究,并与朴素贝叶斯分类算法相结合,实现对档案资源分类应用的研究.根据档案数据的特征,选用TFIDF(term frequency-inverse document frequency)算法进行选取符合档案文本主题的属性.样本实验结果证明...
通过对甘肃省档案局数据资源的分析研究,并与朴素贝叶斯分类算法相结合,实现对档案资源分类应用的研究.根据档案数据的特征,选用TFIDF(term frequency-inverse document frequency)算法进行选取符合档案文本主题的属性.样本实验结果证明,该分类模型适用于档案文本资源的分类,实现了档案资源自动分类的功能.相较于传统朴素贝叶斯分类方法,所提出的分类模型针对档案资源的分类效率提高了1%~2%.
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关键词
档案文本资源
档案
特征
文本
分类
朴素贝叶斯分类器
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职称材料
题名
基于朴素贝叶斯的档案分类研究
被引量：
8
1
作者
刘佩鑫
于洪志
徐涛
机构
西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室
出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期549-554,共6页
基金
甘肃省档案局档案资源挖掘平台(甘档发[2016]71号)
文摘
通过对甘肃省档案局数据资源的分析研究,并与朴素贝叶斯分类算法相结合,实现对档案资源分类应用的研究.根据档案数据的特征,选用TFIDF(term frequency-inverse document frequency)算法进行选取符合档案文本主题的属性.样本实验结果证明,该分类模型适用于档案文本资源的分类,实现了档案资源自动分类的功能.相较于传统朴素贝叶斯分类方法,所提出的分类模型针对档案资源的分类效率提高了1%~2%.
关键词
档案文本资源
档案
特征
文本
分类
朴素贝叶斯分类器
Keywords
archives text resource
file feature
text classification
Naive Bayesian classification
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于朴素贝叶斯的档案分类研究
刘佩鑫
于洪志
徐涛
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
8
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