Mixed-Fisher特征云模型聚类在文本情感分类中的应用

海量网络信息的出现,使得提取文本信息情感观点成为研究的热点。针对文本情感分类中文本信息模糊及分类准确率低的问题,提出了一种基于Mixed-Fisher特征选择的文本云向量模型聚类算法。该算法首先分别计算文档中各个词性特征项的Fisher判别比,根据Fisher判别比越大特征向量判别性越强的Fisher准则,选择Fisher比值较大的前q个特征,并按照词性进行组合生成文档的Mixed-Fisher特征向量。然后在Mixed-Fisher特征向量集上构建文档的云向量模型,根据云向量模型间的差异度对模型进行聚类和合并。将该算法应用于文本情感观点的分类,选择核Fisher判别技术用于最终文本观点的判定。仿真实验结果表明,基于Mixed-Fisher特征的云向量聚类模型的分类准确率明显优于传统向量空间模型,从而验证了核Fisher判别技术的有效性。     

模糊聚类在中文文本分类中的应用研究

将基于等价关系的模糊聚类技术应用于中文文本分类,提出了基于模糊聚类的中文文本分类算法ATCFC。该算法利用基于二级字索引的正向最大匹配算法对文本分词,建立模糊特征向量空间模型,使用贴近度法刻划文本间的相似度。利用算法ATCFC对文本集合进行动态聚类实验,实验结果表明算法ATCFC对于中文文本分类是可行、有效的。     

基于超链接信息的Web文本聚类方法研究

面对当前大量的文本数据信息,如何帮助人们准确定位所需信息,成为文本挖掘领域的一个研究趋势。通过将文本分类和聚类方法应用于信息检索-—对网页文本进行聚类,提出了基于超链接信息的Web文本自动聚类模型。利用结构挖掘技术获得主题领域的多个权威网页作为初始聚类中心,通过去除超链接信息中的噪声和多余链接得到网站的简明拓扑结构,并结合内容挖掘,动态调整聚类中心,最终将网页聚成各主题下的不同子类别。     

用于文本聚类的模糊谱聚类算法

谱聚类方法的应用已经开始从图像分割领域扩展到文本挖掘领域中,并取得了一定的成果。在自动确定聚类数目的基础上,结合模糊理论与谱聚类算法,提出了一种应用在多文本聚类中的模糊聚类算法,该算法主要描述了如何实现单个文本同时属于多个文本类的模糊谱聚类方法。实验仿真结果表明该算法具有很好的聚类效果。     

基于密度聚类方法在文本挖掘中的应用研究

文本聚类是文本挖掘的重要组成部分。本文详细分析了文本聚类的过程,并给出了一个文本聚类模型。分析比较各类聚类算法之后,着重研究了一个基于密度的聚类算法,以及它在文本挖掘中的具体应用。     

基于二次模糊聚类算法的智能文本分拣研究

研究文本分类问题,传统方法对文本信息分拣的效率和准确性偏低.为了克服干扰,提高分类精度,提出一种基于二次模糊聚类的文本分拣仿真算法.利用传递闭包方法得到源文本的初始分类,得到初始分划矩阵,然后结合特征指标的不等权重因子对文本的属性相关数据进行迭代计算,从而使文本分拣的结果更接近于实际情况.仿真结果证明,算法能有效地提升文本分拣效率和准确性,对于提升海量文本信息的快速智能分拣有较高的实用价值.     

面向信息服务的多层次过滤模糊聚类方法研究

如何从网络上获取真正需要的信息是企业信息服务所面临的一个重要问题。通过信息过滤技术,可以获取企业需要的信息。为了提高企业信息过滤的准确性,文章给出了文本相似度的混合算法,减轻了干扰特征项对分类结果的影响,并在此基础上提出了多层次过滤模糊聚类方法,主要解决处于聚类边缘点信息的分类模糊性问题。仿真结果显示采用多层次过滤模糊聚类方法提高了文本信息过滤效果。     

基于文件指纹的Web文本挖掘

随着网络的迅速发展,网络上的信息越来越丰富,如何发现潜在的有用知识将成为今后发展的方向。本文在分析了向量表示法的弊端之后,提出了利用文件指纹对Web文本进行分类的方法,然后再利用k-means算法对所分类文本进行聚类分析,得到所需结果。通过文本挖掘模型,建立起可操作性的挖掘方法。     

一种四维向量空间模型的Web新闻文本分类方法

文本分类研究逐渐成为网络文本挖掘的研究热点,针对中文文本进行自动分类的研究也在逐渐升温.针对新闻文本的特殊性,在文本分类中经典的向量空间模型的基础上,提出了一套改进的四维向量空间模型及自适应追踪策略,进而提高了新闻文本分类的效果.实验结果表明,算法可以使传统空间向量模型的分类性能由81.5%提高至92.49%,证明算法是有效的.     

基于Chameleon算法的文本聚类技术研究

文本聚类是聚类的一个重要的研究方向,是聚类在文本处理领域的重要应用.但是,传统的聚类算法在文本聚类应用中的表现并不能让人满意.文中将一种新的聚类算法--Chameleon算法引入中文文本聚类领域中.在构建中文文本聚类模型的基础上结合了分词、文本向量化等技术进行了相关实验.实验的结果表明Chameleon算法可以应用在中文文本聚类领域中,同时也解决了传统算法在聚类形状发现方面的不足.相关实验说明了这种算法在中文文本聚类领域应用中的有效性和实用性.     

基于改进TF-IDF特征的中文文本分类系统

随着Internet技术的发展,人们不仅可以从网络获取信息,也能够在网络上表达个人观点、分享自身体验。自Web2.0以来网络已经由原来的阅读式网络转换成为了当今的交互式网络。而伴随网络发展的是成几何速率增长的网络信息。文本信息是网络信息的重要组成部分,不同文本信息可以分成新闻、娱乐、时评、财经等不同类别。进行中文文本分类不仅能为建立文本语料库提供便利还能够应用到其它数据挖掘领域。论文基于改进TF-IDF特征并结合SVM模型设计了一种自动化的中文文本分类系统。实验证明,对比传统特征提取方式,采用改进TF-IDF特征策略进行文本分类能够获得更高的准确度。     

基于Web的搜索引擎及其在化学信息资源导航中的应用

网络信息检索工具是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息资源快速定位的重要方法。文章中结合建立Ｉｎｔｅｒｎｅｔ化学信息资源导航系统ＣｈＩＮ网一文检索系统的要求,讨论了全文检索的产生、现状和发展趋势。在对信息搜索机制和主要全文检索软件的分析比较的基础上,采用全文检索软件Ｉｓｅａｒｃｈ开发了ＣｈＩＮ网页的全文检索系统。同时给出了ＣｈＩＮ网页全文检索系统的应用实例。     

基于深度学习的文本分类综述

随着互联网的不断发展,网络上的文本数据日益增多,如果能对这些数据进行有效分类,那么更有利于从中挖掘出有价值的信息,因此文本数据的管理和整合显得十分重要。文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工作,主要应用于舆情检测及新闻文本分类等领域,目的是对文本资源进行整理和归类。基于深度学习的文本分类,在对文本数据处理中,表现出较好的分类效果。本文对用于文本分类的深度学习算法进行详细阐述,按照深度学习的不同算法进行分类,并分析各种算法的特点,最后对深度学习算法在文本分类领域的未来研究方向进行总结。     

基于粗糙集的Web文本挖掘技术

随着Internet的普及和相关技术的发展,Web上聚集了大量的信息资源.如何从这些Web信息资源中提取有用信息这一问题促使了Web文本挖掘技术的产生.本文首先介绍了粗糙集的相关概念和理论,然后对基于粗糙集的Web文本挖掘技术进行了初步探讨和研究.     

基于粗糙集的Web文本挖掘技术

随着Internet的普及和相关技术的发展,Web上聚集了大量的信息资源。如何从这些Web信息资源中提取有用信息这一问题促使了Web文本挖掘技术的产生。本文首先介绍了粗糙集的相关概念和理论,然后对基于粗糙集的Web文本挖掘技术进行了初步探讨和研究。     

基于文本纹理特征的中文情感倾向性分类

随着互联网的发展,社交网络、电子商务等已经成为人们关注的焦点,对社交网络的文本进行情感倾向性分析和挖掘变得越来越重要。该文针对网络上的中文文本,提出一种基于文本纹理特征的情感倾向性分类方法。通过测试多种文本纹理特征对文本情感倾向性的影响,成功将文本纹理特征融入情感分类中。通过计算各类特征与文本的情感倾向性的相关度,对特征进行降维。相对于基于词频的情感倾向性分类方法,查准率平均提高了10%左右。     

Internet上文本的自动摘要技术

主要研究了Internet上的文本自动摘要，介绍了自动摘要的主流技术；讨论Internet上文本摘要的新需求以及网页上与自动摘要相关的信息，介绍了摘要处理过程和当前自动摘要的主要评估方法；对Internet上文本的自动摘要作出了总结和展望。     

Web文本聚类算法的分析比较

随着计算机网络的发展,各种文本资源以惊人的速度增长,导致信息搜寻困难和信息利用率低下。而快速高质量的Web文本聚类技术可以满足用户方便快捷地从互联网获得所需要的信息资源。文章对Web文本聚类如网页采集、去噪、分词、特征表示等关键技术进行研究,对常用的Web文本聚类算法进行了分析比较,所给出的分析比较结果对文本聚类算法的应用有现实意义。     

基于HMM的Web信息抽取算法的研究与应用

随着因特网技术的迅速发展,网上信息成几何级数增长,如何从这些海量联机非结构化文本中自动抽取出结构化信息成为目前重要的研究课题。研究了基于隐马尔可夫模型的Web信息抽取算法,着重探讨了隐马尔可夫模型在文本信息抽取中应该如何应用,数据应该如何标记,并对隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的应用提出了几个改进的方法,建立了基于HMM的Web信息抽取模型,并对信息抽取后的数据进行了分析对比,验证了改进算法的有效性。     

自动文本分类中的智能处理技术

Text automatic classification has become an important technology along with development of Internet and the increment of information ,because of the complexity of text ,it is very difficult to achieve better effect only depend-ing on the different classification methods,it need to use multi-ways to resolve. Based on the retrospection of text classification,this paper gives a comprehensive ways to enhance the performance of text classification ,which will pro-vide good instruction to the application nf text classification.