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[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 陶兰  申军霞  
设计并实现了文本信息自动分类系统ITC98的核心模块──基于BP网络的文本分类子系统。介绍系统的分类策略及根据分类问题需求确定BP网络结构和参数的方法。实例测试表明,系统分类精度和效率均达到要求。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 陶兰  申军霞  
介绍文本信息自动分类系统ITC98(IntelligentTextClassify)的总体结构及特点,对借鉴人类文本分类方式设计的启发式编码子系统作了讨论。
[期刊] 中国远程教育  [作者] 谭金波  
本文结合网络教育资源的特征,提出了一个面向网络教育资源的文本自动分类系统的框架,并详细叙述了这一框架的实现。重点在于页面元素的特征提取和层次分类器的构建。该系统在网络基础教育资源的环境下进行了测试,实验表明,本文所实现的层次分类法优于平面分类法,比较适合网络教育资源的分类。
[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] 中南林业科技大学学报  [作者] 陈宇  许莉薇  
为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不均衡林业信息文本的精准与快速分类。实验结果表明该算法对少数类辨识准确率高,优于神经网络分类法以及SVM算法、模糊神经网络算法,为不均衡林业信息文本的分类提供了新思路。
[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。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 李纲  甘停  寇广增  
网络推手识别研究在净化网络环境、监测网络舆论导向等领域有广阔的发展前景。采用文本情感倾向分析方法进行网络推手识别,通过分析信息发布者的情感倾向,统计正面情感信息与负面情感信息的比重,确定该信息发布者是否是网络推手。重点讨论信息抽取及情感分类相关技术的实现,并验证方法的可行性。
[期刊] 图书馆  [作者] 马海群  王今  
文章首先对已有关于开放数据安全问题的研究进行综述,将其划分为数据安全的法律政策、技术和策略意识三个研究方面,基于此分类将微博作为数据来源进行检索,对相关主题的微博文本数据进行编码分类,并引入神经网络方法建立数据安全相关话题的分类系统,验证该分类及系统的可靠性,从而提高在微博平台进行数据安全相关话题舆情研究的检索质量和效率,及时有效地掌握公众对于数据安全话题的动态。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 贾旭东  王莉  
文本序列中各单词的重要程度及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响。胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词,并且由于不能编码远距离依赖关系,在识别具有语义转折的文本时有很大局限性。为解决上述问题,该文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型,该模型能编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词,并对文本语义编码,从而有效提高了文本分类任务的效果。结果表明:该文模型在文本分类任务中效果明显优于卷积神经网络和胶囊网络,在多标签文本分类任务上效果更优,能更好地从注意力中获益。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 秦宝宝  宋继伟  董尹  牛青  吕美香  陈彬  李骁  
将自动文本分类引入竞争情报系统,并结合民航客服业的实际应用场景展开研究。在对文本分类的理论基础进行研究与分析的基础上,设计一种自动分类策略,其核心是针对传统机器学习方法依赖历史数据的局限,优化特征选择和学习样本获取方法。选用SVM算法,详细描述分类词表构建、分类规则提取、分类模型训练等过程,最终取得较为理想的实际效果。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王效岳  白如江  王晓笛  祝娜  
随着Internet的发展,互联网上的学术文献数量呈指数增长,很难为科研工作者所利用,因此亟需一种方法对海量的网络学术文献进行自动的搜集、整理、分类。在前期充分的实验论证后,设计实现一个海量网络学术文献自动分类系统,该系统使用模块化设计,包括学术文献自动抓取模块、学术文献词-文档矩阵处理模块、本体集成模块以及基于语义驱动的分类模块。实验证明,该系统可以有效地完成海量学术文献的自动抓取、处理和分类工作。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 陈宇  许莉薇  
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 刘秀松  
SVM是一种新的分类工具,可是其核函数在数学上必须满足Mercer条件,使得具有良好全局分类性能的Sigmoid函数在SVM中应用受到限制。本文将Sigmoid核函数与云模型相结合,提出一种简单的核函数的实现方法。此方法不仅提高了SVM文本分类能力,而且明显地减少了平均的CPU执行时间。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 马甲林  刘金岭  金春霞  
针对传统文本分类算法在向量空间模型表示下存在向量高维、稀疏以及忽略特征语义相关性等缺陷所导致的分类效率低和精度不高的问题,以知网(HowNet)为知识库,构建语义概念向量模型SCVM(Semantic Concept Vector Model)表示文本,根据概念语义及上下文背景对同义词进行归并,对多义词进行排歧,提出基于概念簇的文本分类算法TCABCC(Text Classification Algorithm Based on the Concept of Clusters),通过改进传统KNN,用概念簇表示各个类别训练样本,使相似度的计算基于文本概念向量和类别概念簇。实验结果表明,该算法构...
[期刊] 图书情报工作  [作者] 罗新  王兆礼  路永和  
面对海量、异构、动态的文本信息,对文本进行自动分类具有重要意义。文本分类的发展与模式识别的发展密切相关。文本分类具有的类目多、样本数目多、噪音多、各类别样本数目不均衡等特点,使各模式识别算法在应用于文本分类时存在许多缺点。近年来逐步发展起来的群集智能(Swarm Intelligence)理论和方法为文本分类提供一种新的智能化手段。将蚁群智能算法尝试性引入文本分类领域,构建基于蚁群智能的文本分类模型,并在文本数据集上进行测试和比较,结果表明该模型可以较好地应用于文本分类。
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