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基于Naive Bayes的维吾尔文文本分类算法及其性能分析
被引量：
7
1
作者
艾海麦提江.阿布来提
吐尔地.托合提
艾斯卡尔.艾木都拉
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第12期27-29,共3页
以大规模网络维吾尔文文本的自动分类技术研究为背景,设计模块化结构的维吾尔文本分类系统,在深入调研基础上选择Naive Bayes算法为分类引擎,用C#实现分类系统。预处理中,结合维吾尔语的词法特征,通过引入词干提取方法大大降低特征维数...
以大规模网络维吾尔文文本的自动分类技术研究为背景,设计模块化结构的维吾尔文本分类系统,在深入调研基础上选择Naive Bayes算法为分类引擎,用C#实现分类系统。预处理中,结合维吾尔语的词法特征,通过引入词干提取方法大大降低特征维数。在包含10大类共计3 000多个较大规模文本语料库基础上给出分类实验结果,再通过x2统计方法选择不同数目的特征,也分别给出分类实验结果。结果表明,预处理后的维吾尔文特征空间中只有1%-3%特征是最佳的,因而进一步确定哪些是最佳特征或降低特征空间维数是有可能的。
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关键词
维吾尔文
文本分类
NAIVE
bayes词干提取
停用词
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题名
基于Naive Bayes的维吾尔文文本分类算法及其性能分析
被引量：
7
1
作者
艾海麦提江.阿布来提
吐尔地.托合提
艾斯卡尔.艾木都拉
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第12期27-29,共3页
基金
国家自然科学基金项目(61063022
61163033)
文摘
以大规模网络维吾尔文文本的自动分类技术研究为背景,设计模块化结构的维吾尔文本分类系统,在深入调研基础上选择Naive Bayes算法为分类引擎,用C#实现分类系统。预处理中,结合维吾尔语的词法特征,通过引入词干提取方法大大降低特征维数。在包含10大类共计3 000多个较大规模文本语料库基础上给出分类实验结果,再通过x2统计方法选择不同数目的特征,也分别给出分类实验结果。结果表明,预处理后的维吾尔文特征空间中只有1%-3%特征是最佳的,因而进一步确定哪些是最佳特征或降低特征空间维数是有可能的。
关键词
维吾尔文
文本分类
NAIVE
bayes词干提取
停用词
Keywords
Uyghur Text classification Naive
bayes
Stem Extract Stop words
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Naive Bayes的维吾尔文文本分类算法及其性能分析
艾海麦提江.阿布来提
吐尔地.托合提
艾斯卡尔.艾木都拉
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012
7
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