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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡“信息過載”與“不良信息泛濫”現(xiàn)象日益嚴重,這也成為推動信息過濾技術和信息檢索技術發(fā)展的動力。無論是信息過濾技術還是信息檢索技術,其實質都是根據(jù)網(wǎng)頁內容對網(wǎng)頁進行分類。文本自動分類是大規(guī)模信息處理領域重要的應用技術之一,也是信息處理領域的重要研究方向,文本分類技術已經(jīng)逐漸與搜索引擎、信息推送、信息過濾等信息處理技術相結合,這些技術的融合能有效地提高信息服務的質量。 本文在中文文本自動分類方面做了一些有益
2、的探索,對中文文本分類的相關技術一中文分詞、文本表示、特征提取、文本分類算法以及利用文本分類進行網(wǎng)頁信息過濾等方面做了一些探討,著重研究了網(wǎng)頁信息的自動提取技術以及支持向量機文本分類算法。并對真實中文文本進行了實驗,在對文本進行預處理后,用向量空間模型表示文本,用互信息和詞頻相結合的方式對文本進行特征提取,然后用支持向量機的一種變形——C-支持向量機來訓練文本分類機,通過對文本分類機的測試,表明C-支持向量機用于文本分類具有較高的準確率
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