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1.
目前的文本分类还是以人工分类为主,为了减少人工分类的不确定性和分类错误,将径向基函数(RBF)算法引入文本自动分类系统,实现文本的自动分类。实验结果表明,采用RBF构造的分类器在文本自动分类中具有较好的分类性能,其测试平均值(F1)比BP、kNN分类器的F1值都要高。 相似文献
2.
采用向量空间模型（VSM）描述文本，利用隐性语义索引（LSI）R术进行特征重构与降维，构造了BP神经网络文本分类器。将朴素贝叶斯分类技术与前者结合构造了一种混合文本分类器。实验结果表明混合分类器分类准确度和分类速度得到提高。 相似文献
3.
朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术,能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程,构造了一个文本分类器。试验表明,朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。 相似文献
4.
论文设计实现中文搜索网页分类系统,包括:关键字搜索结果网页类型判断方法,网页主题内容提取.对于不容易分类的网页,采用基于摘要的网页搜索结果聚类和基于学习的网页搜索结果分类器设计方法.最后,构造中文文本分类器,并编程实现,通过实例测试分类器性能. 相似文献
5.
基于词频的中文文本分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对中文文本分类系统的设计和实现进行了阐述,对分类系统的系统结构、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细的介绍。将基于词频统计的方法应用于文本分类。并提出了一种基于汉语中单字词及二字词统计特性的中文文本分类方法,在无词表的情况下,通过统计构造单字和二字词表,对文本进行分类,并取得不错的效果。 相似文献
6.
论文设计实现中文搜索网页分类系统，包括：关键字搜索结果网页类型判断方法，网页主题内容提取。对于不容易分类的网页，采用基于摘要的网页搜索结果聚类和基于学习的网页搜索结果分类器设计方法。最后，构造中文文本分类器，并编程实现，通过实例测试分类器性能。 相似文献
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9.
网页文本特征数常高达上万个,无用和冗余特征相当多,为提高网页文本分类精度,提出一种混合智能算法的网页文本分类方法。首先采用遗传算法对网页文本特征初步选择,然后采用蚁群算法对初步选择特征进行精细选择,最后采用K近邻算法建立文本分类器。结果表明,混合智能算法很好消除无用和冗余特征,提高了网页文本分类的精度,加快分类速度。 相似文献
10.
基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法. 相似文献