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文檔簡介
1、 本文分析了文本自動分類的關鍵理論及技術，給出一個基于向量空間模型的文本自動分類系統(tǒng)的框架模型，重點描述此系統(tǒng)的實現(xiàn)算法。自動文本分類就是在給定的分類體系下，讓計算機根據(jù)文本的內(nèi)容確定與它相關聯(lián)的類別。針對分詞過程中存在的歧義和未登錄詞識別問題，本文提出了高頻最大交集型歧義切分表與主題句相結合的分詞算法；研究了文本分類學習中的特征提取，主要集中在大幅度降維的評估函數(shù)，因為高維的特征集對分類學習未必全是重要的和有用的，就各種特征評估函數(shù)
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