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  1. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究.pdf

  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、 χ2 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

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-06
    • 文件大小：340kb
    • 提供者：shiyoumaomao

  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：4mb
    • 提供者：h15004694589

  1. 中文文本分类反馈学习研究.pdf

  2. 随着网络信息的不断扩充，信息越来越泛滥，而中文文本分类技术可以帮助我们更好的收集信息，归类信息。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-03-21
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：hutaoer06051

  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：239kb
    • 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：1mb
    • 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：3mb
    • 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：2mb
    • 提供者：hzc190684

  1. 中文文本自动分类方法的研究和实现

  2. 文档介绍了中文文本自动分类方法的研究和实现，在网络舆情监控的文本分类中有很重要的作用

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2012-04-11
    • 文件大小：2mb
    • 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：755kb
    • 提供者：zhenyupku

  1. 中文文本自动差错研究

  2. 在一个文本文档里查询词的错误！但非我非无法而非无回复ihewfuwe额

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-03
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：u010549021

  1. KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究

  2. KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-08-19
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：kris123456

  1. 中文文本分类中特征描述及分类器构造方法研究

  2. 本文本介绍了相关的中文文本分类中特征描述及分类器构造方法，可以有助于在读的研究生和博士生的研究工作！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-11-26
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：gaoshuangyin

  1. 文本挖掘与中文文本挖掘模型研究

  2. 文本挖掘、中文文本、R语言、语料库、统计模型、

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2015-07-01
    • 文件大小：360kb
    • 提供者：qq_27980495

  1. 基于分词的中文文本相似度计算研究

  2. 基于分词的中文文本相似度计算研究

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-05-03
    • 文件大小：377byte
    • 提供者：sosoulsolo

  1. 中文文本分类中的特征选择算法研究

  2. 中文文本分类中的特征选择算法研究 中文文本分类中的特征选择算法研究

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-01
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：data_ada

  1. 中文文本自动分类的研究与实现

  2. 本文讨论了基于词典分词和基于n一gram信息提取的两 利，中文文本特征获取方法，提出了将两者相结合的方法，为分类系统提供更多类型的文本特证，从而达到提高分类性能的目的;并进一步研究了冗余特征对于文 本分类系统的影响.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-02-12
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：cattycat

  1. 中文文本语义相似度计算研究及应用

  2. 中文文本相似度讨算是中文信息处理相关研究领域中的重要基础， 在信息检索、 知识挖掘、 舆情分析等领域中有着广泛应用。 目前的中文文本相似度计算方 法大多是从文本的字形层面而不是从文本内容语义理解上计算文本间的相似度，这样得到的相似度值往往与人们的主观理解不一致。 本文深入分析和研究了当前 基于语义的中文文本相似度计算方法， 并针对方法中存在的问题进行改进， 使计 算得到的相似度能够更为准确地反映中文文本间的话义相似性。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-03-07
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：sohopeter

  1. 中文文本情感分析中的特征选择和权重研究.caj

  2. 随着中国电影产业的快速发展和人们生活水平的不断提高，看电影逐渐成为人们闲暇时 的主要活动之一。每当观影前，人们都会面临电影和影院的选择决策问题。国内一些知名的 电影社区网站或者 APP 都包含丰富的电影评论信息，为广大用户做出观影决策提供重要依据。 对这些用户反馈的包含观影感受的评论进行情感分析研究，在理论分析和设计应用上都具有 极其重要的意义。目前国内电影领域的情感分析研究不多，未能很好的利用影评评论信息。 针对以上问题，本文以豆瓣电影为语料源，面向中文电影评论进行情感分析，通过改进特征 选择

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：fengliren

  1. THUCTC：高效的中文文本分类器-源码

  2. THUCTC：一个高效的中文文本分类工具 目录 项目介绍 THUCTC（THU中文文本分类）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，评估，分类功能。 ，特征降维，分类模型学习三个步骤。如何选择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，特征降维方法为卡方，权重计算方法为tfidf，分类模型使用的是LibSVM或LibLinear。T

  3. 所属分类：其它

  1. 中文文本分类方法综述

  2. 如何高效地文本分类是当前研究的一个热点。首先对文本分类概念及流程中的分词、特征提取和文本分类方法等相关技术及研究现状进行了介绍和阐述，然后分析了现有文本分类相关技术面临的挑战，最后对文本分类的发展趋势进行了总结。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：687kb
    • 提供者：weixin_38609571
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