基于Agent的文本分类系统

信息检索的一个核心问题是自动文本分类。基于分类体系的文本分类需要全文抽取主题词、计算权重,再根据分类体系对文献进行分类。文中构建一种基于Agent技术的文本自动分类系统,仅需要对文档头进行信息处理就可以进行快速文本分类,有效地减少了文本分类过程中的时间和空间的消耗。     

基于特征相关性的汉语文本自动分类模型的研究

本文提出一种基于预定义类别与文本特征之间相关性的自动分类算法，并在文中详细阐述了汉语文本自动分类模型的设计与实现过程。为测试分类模型实现性能，建立具有１２类别的分类体系，并构造包含近５００篇汉语新闻语料的测试集。实验结果表明，评价自动分类算法的两个重要指标：查全率和查准率，都比较令人满意。     

基于向量空模型的文本自动分类系统的研究与实现

随着网络信息的迅猛发展,信息处理已经成为人工获取有用信息不可缺少的工具,文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。对文本分类中所涉及的关键技术,包括向量空间模型、特征提取、机器学习方法等进行了研究和探讨,并且提出了基于向量空间模型的文本分类系统的结构,并给出了评估方法和实验结果。     

贝叶斯算法在文本自动分类系统中的应用

文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向。它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别文本类别的过程。本文将基于贝叶斯算法的文本分类技术。应用于Web文档进行自动分类，实验结果表明效果显著。     

基于内容的中文网页自动分类研究

本文主要介绍基于内容的网页自动分类系统,具体介绍了类别词典的建造方法,网页超文本类别词切分的方法,中文网页自动分类算法以及利用类别词与网页间的模糊关系对网页文本进行自动分类等内容.通过对旅游网页进行测试,自动分类正确率可达93.37%以上,有效地提高了查准率和查全率.     

试论文本自动分类

本文论述文本自动分类的重要性、作用及其涉及的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程.     

基于Bigram的特征词抽取及自动分类方法研究

用计算机信息处理技术实现文本自动分类是计算机自然语言理解学科共同关注的课题。该文提出了一种基于Bigram的无词典的中文文本特征词的抽取方法,并利用互信息概念对得到的特征词进行处理,提高了特征词抽取的准确性。此外,通过采用基于统计学习原理和结构风险最小原则的支持向量机算法对一些文本进行了分类,验证了由所提出的算法得到的特征词的有效性和可行性。     

基于自动文摘的论文抄袭检测研究

自动文摘是利用计算机自动地从文本或文本集合中提炼出能准确、全面地反映文本主要内容的精简、连贯的短文,以满足一般性的或特殊性的用户需求。首先对自动文摘的定义、作用和分类进行概述,然后给出一种基于关键词检索的自动文摘技术,接着提出基于自动文摘的论文抄袭检测方法,并对实验结果进行分析,最后总结全文并对后续工作加以简单介绍。     

针对中文文本自动分类算法的评估体系

中文文本自动分类能够帮助人们更有效地利用不断膨胀的海量中文信息.现有中文文本自动分类算法基于不同原理,性能各异,适用于不同情况.对于分类算法的比较评估能够确定某个分类算法的适用环境和性能特征.目前缺乏针对中文文本自动分类算法的系统评估体系.本文将引入一个评估体系,并基于该体系实现一个开放的研究平台,得出若干已有中文文本自动分类算法的比较结果.     

一种基于模糊聚类的汉语文本自动分类方法

如何快速地整理海量信息，对不同的文本进行有效分类，已成为获取有价值信息的瓶颈。本文提出的中文文本分类方法，较好地解决了信息的实时分类问题，在实践中收到了良好的效果。由于汉语文本的特殊性，在分类器训练前对训练文本进行自动分词和降维预处理。许多文本往往可能归到多个类，因此分类算法采用模糊c-原型算法。实验表明，该方法综合效果较好，可以实现文本的快速分类。