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基于TF-IDF的网络地理文本信息分类研究
被引量：
2
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作者
王英杰
《科学技术创新》
2020年第10期76-77,共2页
海量以文本形式描述的地理信息存在于互联网中,大量地理相关的网络化信息难以得到发掘。为有效提升文本信息中与地理相关文本类别精准度。针对特征矩阵对分类结果的影响,在文本预处理中加入地理类特征名词,提出基于地理名词的TF-IDF特...
海量以文本形式描述的地理信息存在于互联网中,大量地理相关的网络化信息难以得到发掘。为有效提升文本信息中与地理相关文本类别精准度。针对特征矩阵对分类结果的影响,在文本预处理中加入地理类特征名词,提出基于地理名词的TF-IDF特征权重计算方法,并在向量空间模型中引用新的特征矩阵。实验结果表明,加入地理特征名词可以降低特征维度,新的特征矩阵可以优化分类结果。该方法更准确地分类出与地理相关文本信息。本实验只针对与地理相关的文本信息发现,并未对地理信息进一步分类。此方法具有一定的应用前景和实用价值,可在此基础上进一步对文本信息类别中的地理分类进行研究。
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关键词
地理信息
文本分类
TF-IDF
算法
向量空间模型
k紧邻算法
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职称材料
题名
基于TF-IDF的网络地理文本信息分类研究
被引量：
2
1
作者
王英杰
机构
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
出处
《科学技术创新》
2020年第10期76-77,共2页
文摘
海量以文本形式描述的地理信息存在于互联网中,大量地理相关的网络化信息难以得到发掘。为有效提升文本信息中与地理相关文本类别精准度。针对特征矩阵对分类结果的影响,在文本预处理中加入地理类特征名词,提出基于地理名词的TF-IDF特征权重计算方法,并在向量空间模型中引用新的特征矩阵。实验结果表明,加入地理特征名词可以降低特征维度,新的特征矩阵可以优化分类结果。该方法更准确地分类出与地理相关文本信息。本实验只针对与地理相关的文本信息发现,并未对地理信息进一步分类。此方法具有一定的应用前景和实用价值,可在此基础上进一步对文本信息类别中的地理分类进行研究。
关键词
地理信息
文本分类
TF-IDF
算法
向量空间模型
k紧邻算法
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
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被引量
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1
基于TF-IDF的网络地理文本信息分类研究
王英杰
《科学技术创新》
2020
2
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