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一种新的基于统计的自动文本分类方法
被引量:
48
1
作者
刘斌
黄铁军
+1 位作者
程军
高文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2002年第6期18-24,共7页
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。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上...
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。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。
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关键词
统计
自动文本分类
多层次特征提取
距离加权knn算法
样本重要性分析
汉字识别
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题名
一种新的基于统计的自动文本分类方法
被引量:
48
1
作者
刘斌
黄铁军
程军
高文
机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院
中国科学院文献情报中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2002年第6期18-24,共7页
基金
国家科学数字图书馆重大专项 (CSDL2 0 0 2 - 18)
文摘
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。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。
关键词
统计
自动文本分类
多层次特征提取
距离加权knn算法
样本重要性分析
汉字识别
Keywords
automatic text classification
multi level feature selection
Kernel based Distance weighted
knn
algorithm
sample weightiness analysis
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的基于统计的自动文本分类方法
刘斌
黄铁军
程军
高文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2002
48
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参考文献
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统计分析
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