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基于DCM的中文文本分类
被引量：
1
1
作者
骆昌日
张新华
+1 位作者
何婷婷
骆世广
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第34期157-159,共3页
当前提出的中文文本分类或多或少都存在分类速度或分类效果不佳的问题。使用DCM分类方法,采用国家语委平衡语料库进行分类测试,取得了开放测试平均查全率90.35%、平均准确率90.87%和封闭测试平均查全率98.36%、平均准确率98.74%的分类效...
当前提出的中文文本分类或多或少都存在分类速度或分类效果不佳的问题。使用DCM分类方法,采用国家语委平衡语料库进行分类测试,取得了开放测试平均查全率90.35%、平均准确率90.87%和封闭测试平均查全率98.36%、平均准确率98.74%的分类效果,说明DCM算法在分类效果上优于目前其他的中文文本分类方法。
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关键词
文本分类
DCM
中心向量法
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题名
基于DCM的中文文本分类
被引量：
1
1
作者
骆昌日
张新华
何婷婷
骆世广
机构
华中师范大学网络教育
学院
华中师范大学计算机科学与技术
系
广州金融学院应用数学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第34期157-159,共3页
基金
国家973重点基础研究发展规划资助项目(2004CB318104)
国家自然科学基金资助项目(60442005)。
文摘
当前提出的中文文本分类或多或少都存在分类速度或分类效果不佳的问题。使用DCM分类方法,采用国家语委平衡语料库进行分类测试,取得了开放测试平均查全率90.35%、平均准确率90.87%和封闭测试平均查全率98.36%、平均准确率98.74%的分类效果,说明DCM算法在分类效果上优于目前其他的中文文本分类方法。
关键词
文本分类
DCM
中心向量法
Keywords
text classification
DCM
central vector algorithm
分类号
TP391 [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DCM的中文文本分类
骆昌日
张新华
何婷婷
骆世广
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
1
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