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[期刊] 情报学报
[作者]
王梦云 曹素青
本文提出了一种根据汉字统计特性和基于实例映射的中文文本自动分类方法。该方法采用汉字字频向量作为文本的表示方法。它的显著特点是引入线性最小二乘方估计技术建立文本分类器模型 ,通过对训练集语料的手工分类标引以及对文本和类别间的相关性判定的学习 ,实现了基于全局最小错误率的汉字—类别两个向量空间的映射函数 ,并用该函数对测试文本进行分类。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
尹桂秀
This article introduces a Chinese text automatic classification method,including its principle and classification process.The article focuses on some key theoretical problems,such as word classification,keyword collection and keyword matching.
[期刊] 情报学报
[作者]
叶新明
本文通过对现有中文自动分词算法的分析，提出了适于中文文献自动分类的自动分词算法。该算法通过建立机读词表，以《中图法》作为分类标准，对中文文献实现了自动分类。通过对财政金融类文献的测试，其准确率可达７９％。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姚兴山
本文对文本分类过程中关键的部分进行了改进,在分词阶段,对分词的速度和精度进行了改进,在特征选取阶段,把多种特征选取方法进行了融合,最后对分类器进行了优化,并给出了实验测试的结果,实验的结果表明,文本分类的效率的确有了提高。
关键词：
文本分词 特征选取 文本分类
[期刊] 情报学报
[作者]
曹素青 曾伏虎 曹焕光
本文提出了一种根据汉字统计特性和基于实例映射的中文文本自动分类模型。该模型采用汉字字频向量作为文本的表示方法。它的显著特点是引入线性最小二乘方拟合（ＬｉｎｅａｒＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅＦｉｔ，ＬＬＳＦ）技术建立文本分类器模型，通过对训练集语料的手工分类标引以及对文本和类别间的相关性判定的学习，实现了基于全局最小错误率的汉字———类别两个向量空间的映射函数，并用该函数对测试文本进行分类。
[期刊] 情报学报
[作者]
王永成 张坤
本文对作者开发的两个中文文献自动分类系统的工作原理、方法、数学模型和实现技术进行了比较全面的介绍。
[期刊] 情报学报
[作者]
何浩 杨海棠
本文介绍一种基于n gram技术的、与语言无关的文献分类方法K meansaxiales (KMA) ,及其在中文文献自动分类中的应用。这种方法将文献转换成由n gram(n个连续的字符 )频次构成的向量。为压缩存储空间、提高处理速度 ,我们运用哈希函数将n gram映射为哈希码 ,对文献的分析实际上以哈希码频次为基础运行。采用KMA算法 ,我们对一个中文数据库进行了自动分类的实验研究 ,在比较实验结果的基础上 ,我们对KMA算法初始参数的选择进行了初步探讨。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
尹丽英 赵捧未
为减少一词多义现象及训练样本的类偏斜问题对分类性能的影响,提出一种基于语义网络社团划分的中文文本分类算法。通过维基百科知识库对文本特征词进行消歧,构建出训练语义复杂网络以表示文本间的语义关系,再次结合节点特性采用K-means算法对训练集进行社团划分以改善类偏斜问题,进而查找待分类文本的最相近社团并以此为基础进行文本分类。实验结果表明,本文所提出的中文文本分类算法是可行的,且具有较好的分类效果。
关键词：
语义网络 词义消歧 社团结构 文本分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵辉 刘怀亮 范云杰 左晓飞
针对向量空间模型中语义缺失问题,将语义词典(知网)应用到文本分类的过程中以提高文本分类的准确度。对于中文文本中的一词多义现象,提出改进的词汇语义相似度计算方法,通过词义排歧选取义项进行词语的相似度计算,将相似度大于阈值的词语进行聚类,对文本特征向量进行降维,给出基于语义的文本分类算法,并对该算法进行实验分析。结果表明,该算法可有效提高中文文本分类效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘怀亮 张治国 马志辉 孙蕾
本文详细介绍了中文文本分类过程以及SVM和KNN两种方法在中文文本分类中的具体步骤,给出了中文文本分类的模型。通过实验对SVM算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较性实证研究。研究表明,SVM分类器较KNN在处理中文文本分类问题上有更良好的分类效果,有较高的查全率和查准率。
关键词：
支持向量机 文本分类 实证研究
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
范少萍 李迎迎 郑春厚
流形学习算法作为一种非线性降维方法,目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,并给出一个低维表示。文章尝试将流形学习算法应用于中文文本分类领域,利用局部线性判别嵌入方法对所选文本数据集进行特征降维。然后,分别利用K近邻分类器(KNN),支持向量机分类器(SVM)对文本进行分类实验。实验结果证明该方法是有效可行的,进一步验证了中文文本空间向量数据符合流形分布。
关键词：
流形学习 文本分类 算法
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
颜端武 成晓 甘利人
文本相似性测度被广泛用于计算用户提问与文档资源相关程度以及基于内容相似资源推荐。OCVSM是一种基于领域本体和概念向量相似性测度的方法。该方法将军用飞机领域知识本体OntoAvion的概念集作为词汇抽取特征项,根据本体中概念间的关系确定特征项的相似度,最后利用余弦算法计算文本向量相似度。实验证明,该方法与基于语言学词典的相似性测度方法相比,更接近用户对文本相似性的判断。表10。图5。参考文献10。
关键词：
相似性测度 领域本体 概念向量 文本处理
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
叶新明
概要性地论述了中文文献自动分类的问题，提出了中文文献自动分类的一般模式， 同时也分析了要实现中文文献自动分类目前所面临的一些实际问题。
关键词：
自动分类 自动抽词 自动标引
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘怀亮 张治国 赵捧未
本文依据反馈学习的思想和支持向量机分类算法,在分析中文文本分类过程的基础上,给出了基于反馈学习的中文文本分类模型,通过实验研究了反馈学习对中文文本分类模型性能的影响。结果表明,反馈学习对分类性能的提高有明显作用,它是对实时变化信息的有效解决方法。
关键词：
反馈学习 支持向量机 文本分类
[期刊] 情报学报
[作者]
王永成 许慧敏
本文概括地介绍了研究与开发中文文献自动摘要系统的必要性、突破口的选择、发展进化的简史、已达到的最新水平以及实现的诀窍
关键词：
中文,自动摘要,技术诀窍,最新水平
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