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1、 本文分析了文本自動(dòng)分類的關(guān)鍵理論及技術(shù)，給出一個(gè)基于向量空間模型的文本自動(dòng)分類系統(tǒng)的框架模型，重點(diǎn)描述此系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)算法。自動(dòng)文本分類就是在給定的分類體系下，讓計(jì)算機(jī)根據(jù)文本的內(nèi)容確定與它相關(guān)聯(lián)的類別。針對(duì)分詞過(guò)程中存在的歧義和未登錄詞識(shí)別問(wèn)題，本文提出了高頻最大交集型歧義切分表與主題句相結(jié)合的分詞算法；研究了文本分類學(xué)習(xí)中的特征提取，主要集中在大幅度降維的評(píng)估函數(shù)，因?yàn)楦呔S的特征集對(duì)分類學(xué)習(xí)未必全是重要的和有用的，就各種特征評(píng)估函數(shù)
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