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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 250 毫秒
1.
作战数据库文件与记录的文本格式涉及到作战文书的自动生成,文本分类直接关系到情报信息检索效率及准确性。针对军事情报信息的特点,建立了一个基于情报数据库的文本分类模型,然后分析了模型中的文本表示、自动分词、特征提取关键技术,并对互信息特征选取方法提出了改进措施。应用表明,该文本分类模型可有效地从文字信息中分离出规范化的情报要点,不仅辅助作战决策,而且能直接写入数据库。  相似文献   

2.
依据公安情报文本中不同位置的词条对区分文本类别的贡献显著不同的特点,引入位置权重系数,改进了经典的文本特征权重计算方法(TF-IDF),使文本的权重能够更加全面地反映文本的类别信息。根据公安情报分类系统的需求,设计了基于支持向量机(SVM)的公安情报分类系统,该系统不仅能够实现情报文本的自动分类,而且能够保留在情报文本分类的不同阶段语料的特征信息,为情报信息的进一步加工处理提供支持,同时系统中各模块间采用松耦合的方式衔接,提高了系统的适应性和灵活性。通过实验验证了系统设计的合理性和有效性。  相似文献   

3.
基于向量空模型的文本自动分类系统的研究与实现   总被引:151,自引:11,他引:140  
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。  相似文献   

4.
以解决公安部门犯罪信息文本数据自动分类问题为应用目的,通过对已有多层文本自动分类技术的研究,给出多层文本分类器的过程模型,并对模型中的特征提取方法进行深入研究,提出改进后的特征提取权重计算公式。实验证明,该分类器能够有效解决犯罪信息文本的自动分类问题。  相似文献   

5.
《软件》2016,(9):118-121
随着网络信息的迅猛发展,信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具。文本自动分类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。最后,本文实现了一套基于自学习向量空间模型的文本分类系统,并基于kafka消息队列和storm流计算框架,实时地为文本进行分类。  相似文献   

6.
为深层挖掘电力数据文本蕴藏的信息,本文基于自然语言处理技术分析了电力文本挖掘与分类流程,通过分词技术分析文本内容,提取文本特征,并构建分类器模型以自动分类文本,最后以实例分析了电力文本挖掘与分类的实际效果.结果表明,中文电力数据文本挖掘准确度较高,适用范围广泛,方式方法灵活,可及时准确挖掘隐藏的关键信息,为分析客户用电诉求与投诉要求提供了完善的数据依据;以文本自动分类分析,构建的分类器模型查准率与准确率相对较高,且调优之后分类器模型可更加准确地识别出热点事件投诉工单.  相似文献   

7.
该文主要探讨如何通过朴素贝叶斯算法对中文论坛中的文本信息进行自动分类,文中首先介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理,并分析了该算法在文本分类中存在的不足之处,然后针对中文论坛的文本信息进行研究,结合中文论坛文本的特点对朴素贝叶斯算法提出了两点修正,给出了修正后的分类算法公式,最后介绍了如何借助Lucene开源框架、Berkeley DB数据库及IKAnalyzer分词器等工具对修正朴素贝叶斯算法进行技术实现。  相似文献   

8.
针对文本自动分类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法.网络由输入层、隐层和输出层组成.输入层完成分类样本的输入,隐层提取输入样本所隐含的模式特征,将分类结果在输出层表现出来.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类更接近手工分类方法.以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性.  相似文献   

9.
随着网络信息的迅猛发展 ,特别是Internet上在线信息的增加 ,文本自动分类系统成为重要的研究方向。本文首先描述了基于统计 (主要是向量空间模型 )的分类方法的优点和不足 ,然后重点综述了基于概念的文本自动分类的几种方法和实现技术 ,最后 ,文章给出了今后的研究方向。  相似文献   

10.
本文针对传统公安情报工作中的不足,介绍了情报自动分类原理,结合多Agent思想构建了基于支持向量机的公安情报自动分类系统模型。  相似文献   

11.
文章介绍了适合于军事领域中进行情报数据的挖掘方法,建立了军事情报中非结构化文本情报数据处理方法,结合军孥睛报的特点,提出了军事情报中数据挖掘的框架模型,探讨了军事情报挖掘中文文本的方法。实现了对情报文本数据的分词、关键字提取、词频分析、关联分析等。  相似文献   

12.
近年来,互联网技术的蓬勃发展极大地便利了人类的日常生活,不可避免的是互联网中的信息呈井喷式爆发,如何从中快速有效地获取所需信息显得极为重要.自动文本摘要技术的出现可以有效缓解该问题,其作为自然语言处理和人工智能领域的重要研究内容之一,利用计算机自动地从长文本或文本集合中提炼出一段能准确反映源文中心内容的简洁连贯的短文.探讨自动文本摘要任务的内涵,回顾和分析了自动文本摘要技术的发展,针对目前主要的2种摘要产生形式(抽取式和生成式)的具体工作进行了详细介绍,包括特征评分、分类算法、线性规划、次模函数、图排序、序列标注、启发式算法、深度学习等算法.并对自动文本摘要常用的数据集以及评价指标进行了分析,最后对其面临的挑战和未来的研究趋势、应用等进行了预测.  相似文献   

13.
在自动文本分类系统中,特征选择是有效降低文本向量维数的一种方法.朴素贝叶斯文本分类模型是一种简单而高效的文本分类模型.提出一个新的评价函数,即互信息差值.特其用于改进的贝叶斯文本分类模型"树桩网络".结果表明,在大多数数据集上该方法具有良好的分类效果.  相似文献   

14.
中文文档自动分类系统的设计与实现   总被引:34,自引:4,他引:30  
文档自动分类是信息处理领域中的一项重要研究课题。本文阐述了一个中文文档自动分类系统的设计与实现,并着重介绍了系统实现中的一些主要技术问题的处理,如文本分类模型、特征提取、词典构造等。  相似文献   

15.
基于多智能体的个性化信息系统研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
王勇  陈新  陈新度 《计算机工程》2005,31(18):31-33
提出了一种基于多智能体机制的个性化信息系统(PNSS),通过建立用户操作的动态特征模型,运用基于语义及统计的文本匹配算法,结合用户基本特征,实现了信息的自动归类和排序,使得用户能够对其最重要的信息迅速作出决策.  相似文献   

16.
为提高专利文本自动分类的效率和准确度,提出一种基于双通道特征融合的WPOS-GRU(word2vec and part of speech gated recurrent unit)专利文本自动分类方法。首先获取专利摘要文本,并进行清洗和预处理;然后对专利文本进行词向量表示和词性标注,并将专利文本分别映射为word2vec词向量序列和POS词性序列;最后使用两种特征通道训练WPOS-GRU模型,并对模型效果进行实验分析。通过对比传统专利分类方法和单通道专利分类方法,双通道特征融合的WPOS-GRU专利分类方法提高了分类效果。提出的方法节省了大量的人力成本,提高了专利文本分类的准确度,更能满足大量专利文本分类任务自动化高效率的需要。  相似文献   

17.
基于WordNet概念向量空间模型的文本分类   总被引:5,自引:0,他引:5  
文章提出了一种文本特征提取方法,以WordNet语言本体库为基础,以同义词集合概念代替词条,同时考虑同义词集合间的上下位关系,建立文本的概念向量空间模型作为文本特征向量,使得在训练过程中能够提取出代表类别的高层次信息。实验结果表明,当训练文本集合很小时,方法能够较大地提高文本的分类准确率。  相似文献   

18.
军事命名实体识别能够为情报分析、指挥决策等环节提供自动化辅助支持,是提升指挥信息系统智能化程度的关键技术手段。由于中文文化和英文文化的不同,中国语言文字中实体识别第1步是对文章字句进行分词,分词的不准确则会直接造成命名实体识别上的精度损失。此外,一段字句中命名实体的识别是与上下文信息相关的,不同字词对实体识别的贡献度不一定是正向的,多余的字词信息只会对命名实体识别起到负面作用。针对上述挑战,提出了 Lattice长短时记忆神经网络 (LSTM) 结合自注意力机制(self-attention) 的融合网络模型。Lattice-LSTM 结构可以实现对字句中特殊字词的识别,并将深层的字词信息聚合到基于字符的 LSTM-CRF 模型中。Self-attention结构可以发现同一句子中词之间的关系特征或语义特征。使用人工标注的小规模样本集进行实验,结果表明该模型相较于几种基线模型取得了更理想的效果。  相似文献   

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