文件名称:
java通过括特征选取、特征降维、分类模型学习三个步骤完成自动智能分类
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文件大小: 783kb
下载次数: 0
上传时间: 2019-05-20
详细说明： THUCTC(THU Chinese Text Classification)是由清华大学自然语言处理实验室推出的中文文本分类工具包，能够自动高效地实现用户自定义的文本分类语料的训练、评测、分类功能。文本分类通常包括特征选取、特征降维、分类模型学习三个步骤。如何选取合适的文本特征并进行降维，是中文文本分类的挑战性问题。我组根据多年在中文文本分类的研究经验，在THUCTC中选取二字串bigram作为特征单元，特征降维方法为Chi-square，权重计算方法为tfidf，分类模型使用的是LibSVM或LibLinear。THUCTC对于开放领域的长文本具有良好的普适性，不依赖于任何中文分词工具的性能，具有准确率高、测试速度快的优点。
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