版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著因特網(wǎng)的迅猛發(fā)展,大量的信息朝著人們撲面而來(lái),如何管理好所得到的信息的問題變得越來(lái)越突出,對(duì)文本進(jìn)行分類管理是人們經(jīng)常采用的一種文件管理方法.該文提出了一個(gè)基于概念的自然語(yǔ)言文本自動(dòng)分類模型,該模型以《知網(wǎng)》為主要的概念知識(shí)源,以詞所表示的概念為分類基礎(chǔ),把概念繼續(xù)分解至義原,并在可分義原組成的向量空間進(jìn)行文本分類.該模型概述如下:文本分類系統(tǒng)分為訓(xùn)練模塊和分類模塊,義原分為可分義原和不可分義原,文本在經(jīng)過預(yù)處理后,按一定規(guī)則提取出
2、關(guān)鍵詞,對(duì)有歧義的關(guān)鍵詞,根據(jù)其詞性和上下文對(duì)對(duì)其進(jìn)行概念排歧,根據(jù)關(guān)鍵詞所表示的概念在《知網(wǎng)》中的定義,把關(guān)鍵詞分解成義原,并將不可分義原剔除,從而把文本表示成可分義原向量空間中的一個(gè)向量.在訓(xùn)練集中的文本均表示成向量空間的文本之后,訓(xùn)練集中相似的向量在向量空間中會(huì)形成文本聚類.對(duì)于將要進(jìn)行分類的文本,亦按上述的方法將其表示為一向量,并在訓(xùn)練集中找出k個(gè)與其距離最近的鄰居的類別作為該文本的類別.實(shí)驗(yàn)表明,該模型相對(duì)于基于關(guān)鍵詞的文本分
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于概念的文本分類研究.pdf
- 基于范例推理的文本自動(dòng)分類研究.pdf
- 基于形式概念分析的文本分類模型研究.pdf
- 基于概念特征的中文文本分類研究.pdf
- 基于語(yǔ)義概念的中文文本分類研究.pdf
- 基于類別概念的中文文本分類研究.pdf
- 基于粗糙集的文本自動(dòng)分類研究.pdf
- 基于概念空間的文本分類的應(yīng)用研究.pdf
- 基于RBF網(wǎng)絡(luò)的文本自動(dòng)分類的研究.pdf
- 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)文本分類研究.pdf
- 基于統(tǒng)計(jì)方法的中文文本自動(dòng)分類研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本自動(dòng)分類系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于RBF網(wǎng)絡(luò)的中文文本自動(dòng)分類的研究.pdf
- 基于Hadoop自動(dòng)文本分類的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于內(nèi)容的Web新聞文本自動(dòng)分類問題研究.pdf
- 基于粗糙集理論的文本自動(dòng)分類研究.pdf
- 基于K-近鄰算法的文本自動(dòng)分類.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的中文文本自動(dòng)分類算法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的中文文本自動(dòng)分類研究.pdf
- 文本自動(dòng)分類的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論