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搜索资源列表

  1. Bagging算法在中文文本分类中的应用

  2. Bagging算法在中文文本分类中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-18
    • 文件大小：203776
    • 提供者：flygeniuslx

  1. 一种基于主题词表的快速中文文本分类技术

  2. 一种基于主题词表的快速中文文本分类技术一种基于主题词表的快速中文文本分类技术一种基于主题词表的快速中文文本分类技术

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：225280
    • 提供者：h15004694589

  1. 中文文本分类的文档索引机制及分类模型的研究

  2. 中文文本分类的文档索引机制及分类模型的研究中文文本分类的文档索引机制及分类模型的研究中文文本分类的文档索引机制及分类模型的研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：h15004694589

  1. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究

  2. 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、V2 分布CHI 四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM) 和KNN 两种不同的分类器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明, 在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、MI 和CHI) 在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因, 并分析了可能的矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征抽取方法的有效性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-02
    • 文件大小：244736
    • 提供者：guofeng314

  1. 中文文本分类中文本表示及分类算法研究

  2. 本文档是一篇硕士学位论文，题目是《中文文本分类中文本表示及分类算法研究》，详细的介绍了文本分类的表示方法及分类算法，值得参考

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-11-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hzc190684

  1. 中文文本分类中特征选择方法的研究与实现

  2. 这是一篇硕士论文，题目是《中文文本分类中特征选择方法的研究与实现》，不但有理论上的研究，更难的是有具体的实例，还给出了软件的界面，值得参考。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-11-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：hzc190684

  1. 中文文本分类技术研究

  2. 题目是《中文文本分类技术研究》，既有理论，还有实例，值得参考

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-11-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：hzc190684

  1. 基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现

  2. 论文介绍了基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2012-03-22
    • 文件大小：113664
    • 提供者：abclinlin2011

  1. 使用最大熵模型进行中文文本分类

  2. 随着W W W 的迅猛发展, 文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技末 1 由于最大嫡模型 可以综合观察到各种相关或不相关的概率知识, 对许多问题的处理都可以达到较好的结来 . 但是, 将最 大嫡模型应用在文本分类中的研究却非常少, 而使用最大嫡模型进行中文文本分类的研究尚未见到. 使用最大墒模型进行了中文文本分类 . 通过实验比较和分析了不同的中文文本特征生成方法、不同的 特征数目, 以及在使用平滑技术的情况下, 基于最大嫡模型的分类器的分匆险能并且将其和Ba ye S , K N N

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-28
    • 文件大小：773120
    • 提供者：zhenyupku

  1. 中文文本分类的测试集

  2. 中文文本分类的测试集，共有90个文档，分为IT、财经、健康、教育、军事、旅游、体育、文化、招聘9大类，每一类10个文档。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2014-01-13
    • 文件大小：120832
    • 提供者：whkjlcw

  1. libsvm 中文文本分类 语料库

  2. libsvm 中文文本分类 语料库 自动分类

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-12-05
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：u013606554

  1. 中文文本分类

  2. 中文 文本分类 机器学习 支持向量机

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-03-15
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：qq_33232071

  1. 复旦大学中文文本分类训练集和测试集

  2. 复旦大学中文文本分类训练集和测试集，all文件夹为复旦大学中文文本分类语料集，test_corpus为该语料集中挑选部分划分出来的，train_corpus为该语料集中挑选test_corpus后剩余部分划分出来的。下载以后可以按照自己的要求指定比例划分训练集和测试集，也可以按照本文档的划分方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：108003328
    • 提供者：u013325704

  1. 利用TF-IDF策略的中文文本分类算法比较

  2. 利用TF-IDF策略的中文文本分类算法比较，刘昕玥，王敬，本文基于TF-IDF特征选取方法，分别使用朴素贝叶斯、随机森林与支持向量机算法对中文文本语料库进行分类实验。实验表明，支持向量机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：550912
    • 提供者：weixin_38731239

  1. 复旦大学中文文本分类训练集和测试集.zip

  2. 复旦大学中文文本分类训练集和测试集 文件太大压缩为了zip格式。 all文件夹为复旦大学中文文本分类语料集， test_corpus为该语料集中挑选部分划分出来的， train_corpus为该语料集中挑选test_corpus后剩余部分划分出来的。 下载以后可以按照自己的要求指定比例划分训练集和测试集，也可以按照本文档的划分方法。

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：105906176
    • 提供者：zhangvalue

  1. 基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码

  2. 基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码，ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，文本分类代码是基于keras的，有数据有模型有代码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：401604608
    • 提供者：vivian_ll

  1. 复旦大学中文文本分类语料.xlsx

  2. 复旦大学中文文本分类语料.xlsx

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-19
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：kbwzy

  1. 基于改进KNN算法的中文文本分类方法

  2. 介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足，提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较。实验结果表明，改进的KNN算法较中心向量法和传统的KNN算法在处理中文文本分类问题上有较好的分类效果，验证了对KNN算法改进的有效性和可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：444416
    • 提供者：weixin_38677227

  1. 复旦大学谭松波中文文本分类语料库 .rar

  2. 复旦大学谭松波中文文本分类语料库，资源免积分下载，仅供大家学习使用，这个数据集到底怎么用我也没试过。

  3. 所属分类：机器学习

  1. chinese_text_classification:通过一个中文文本分类问题系统实现了各种分类方法-源码

  2. chinese_text_classification 通过一个中文文本分类问题系统实现了各种分类方法 数据来源 数据搜狗新闻 类别 有汽车，娱乐，军事，体育，技术五种类别。原始数据比较大，没有上传，分词，去除重组词之后的数据放在processed_data文件夹下。 分类算法 主要实现了以下分类算法： NB（朴素贝叶斯） 支持向量机 快速文本 text_CNN text_RNN text_RCNN text_Bi_LSTM text_Attention_Bi_LSTM HAN（分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42116705
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