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基于集成合并的文本特征提取方法 总被引:1,自引:1,他引:0
文本分类是在给定的分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程.在文本分类中,特征的提取对于分类的结果相当重要.从特征提取这一阶段出发,提出了一个集成合并的特征提取方法,该方法主要集成多种特征提取方法并合并关系密切的特征,并利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类的高准确率,能够求出全局最优方法等优点来对得到的特征向量进行分类评估.实验证明,此种特征提取能够降低分类时间和提高分类的准确率. 相似文献
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基于SVM的中文文本自动分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
详细介绍了进行文本分类的过程,并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法——支持向量机,通过实验比较支持向量机算法和传统的KNN算法应用于文本分类的效果,证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。 相似文献
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随着互联网的迅速发展,面向重要网络媒体海量发布信息实现智能分类,对于网络信息监管、舆论引导工作有着深远的意义。文中针对在文本分类中的特征选取问题,描述了一种基于法矢量权重的特征评价和选取方法。将此方法与SVM学习算法进行结合,在路透社标准文本测试集上进行了对比评估。实验结果显示,此特征选取方法相对于传统的特征选取方法可以产生更优的分类性能。此特征提取方法提供一种有效的途径,在基本保持分类器性能的前提下显著地减少特征空间的维数,进而提升系统的资源利用效率。 相似文献
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SVM文本分类中一种新的特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着互联网的迅速发展,面向重要网络媒体海量发布信息实现智能分类,对于网络信息监管、舆论引导工作有着深远的意义。文中针对在文本分类中的特征选取问题,描述了一种基于法矢量权重的特征评价和选取方法。将此方法与SVM学习算法进行结合,在路透社标准文本测试集上进行了对比评估。实验结果显示,此特征选取方法相对于传统的特征选取方法可以产生更优的分类性能。此特征提取方法提供一种有效的途径,在基本保持分类器性能的前提下显著地减少特征空间的维数,进而提升系统的资源利用效率。 相似文献
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文本分类作为信息过滤、信息检索、搜索引擎、文本数据库等领域的技术基础,有着广泛的应用前景。但传统的模式识别方法在处理问题时通常需建立准确的数学模型,而且在解决非线性问题时很难有好的表现。支持向量机在维数灾难方面有很好的表现,并且在小样本数据中有良好的应用。本文集中于文本分类识别问题,并应用到电信领域,取得了满意的结果。 相似文献
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信息安全是全球关注的重要话题。但Internet的复杂性、可访问性和开放性带来了日益增长的严重的信息系统安全的威胁。论文介绍了一种使用支持向量机和神经网络的入侵监测系统。主要思想是发现用以描述用户在系统上行为的模式与特征,用一系列相关的特征建立分类器去进行异常检测,希望能够实时地发现入侵。通过比较基于神经网络和支撑向量机的入侵检测系统,利用两者各自的优势,构造了一种新的入侵检测系统。 相似文献
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针对以通信节点为基础的无线传感器网络作为物联网基础设施开始临越来越多的信息安全威胁,提出一种基于RBM特征提取和多层SVM检测的无线传感网络入侵检测方法,将收集到的高维网络数据进行特征信息提取并结合网络拓扑结构及攻击流量相似性分层检测入侵行为。实验仿真采用NSL_KDD公共入侵检测数据集,实验结果表明该模型对网络流量检测准确率为99.06%。 相似文献
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针对CTPN算法不能检测倾斜文本和小尺度文本检测效果差的问题,提出一种基于旋转变量的改进文本检测算法(CTPN-R)。通过增加旋转角度预测层,将文本行拆分成一系列带旋转角度的anchor用于网络训练解决文本倾斜问题,加入特征融合层构建特征图金字塔以检测多尺度文本,改进边缘细化层的输出变量和回归方法,优化文本连接。CTPN-R在倾斜文本数据集MSRA-TD500上的检测综合性能指标F-measure达到了77.5%,比CTPN提高了38%。仿真结果表明,CTPN-R对实际场景中的文本图像检测精度高、实时性好,可以检测任意大小、任意方向文本。 相似文献
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提出一种彩色图像下的文本提取方法,该方法对彩色图像在R、G、B三个颜色层分别进行亮度分级,以避开传统颜色聚类方法的聚类数目选择问题,降低图像复杂度;考虑到文字笔画的显著方向性特征,并且通常具有稳定的颜色,利用方向梯度算法进行文本粗定位;然后进一步利用多类SVM分类器实现文本区域精确判别。新方法限制了候选区域的种类,从而降低了SVM分类器的训练难度,具有较高的准确性和鲁棒性。 相似文献
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文字检测是文字信息提取系统中最重要的环节。针对在非均匀光照或背景图案复杂等恶劣环境下文本行难以被检测的难题,设计一种通用的基于笔画方向信息图的通用文字检测算法,该算法采用由粗到细的实现框架。在粗的文字行定位中,利用Haar小波和LBP描述符,建立与原图像相对应的笔画方向信息图,经滤波,连通域分析以及PPA后得到候选的文字行;在文字行精确分类中,利用SVM分类器,并结合多种文字的纹理特征,确认最终的文本行区域。针对图片数据库ICDAR03的实验表明该算法能在不同条件下快速,准确地检测出文字区域,文字检测的精确率为0.64,召回率为0.67。 相似文献
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文本特征选择是在文本自动分类中最重要的一个环节。为了更好地解决维吾尔文文本分类中特征空间的高维性和文档表示向量的稀疏性问题, 提出一种基于特征的类别分布差异和信息熵的维吾尔文文本特征选择方法。该方法不仅要考虑特征在类别间的分布情况, 而且也要考虑特征在类别内的分布情况。采用本方法对维吾尔文文本语料进行了分类实验, 并与一些传统的特征选择方法进行了比较。从结果来看, 本方法在所选特征数更少的情况下, 达到了比其他方法更高的分类MacroF1值853%, 比传统的IG和CHI等方法在MacroF1值上分别高出了43%和61%。 相似文献
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针对现有优秀的anchor-free文本检测方法只挖掘了文本框几何特性而没有考虑文本框位置特性且缺乏有效的过滤机制,提出了挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测方法.该方法以ResNet50作为卷积神经网络的主干网络,将多个不同尺寸的特征层融合后预测文本框的几何特性和位置特性,最后辅之以二层过滤机制得到最终的检测文本框.在公开的数据集ICDAR2013和ICDAR2011上F值分别达到了0.870和0.861,证明了该方法的有效性. 相似文献
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