基于混沌微粒群算法的文本分类研究*

针对中文文本分类问题,将其用于分类规则的抽取。为了避免微粒群算法在全局优化中陷入局部极值,利用混沌运动遍历性、随机性等特点,对标准微粒群算法进行了改进,提出了基于混沌微粒群算法的文本自动分类方法。仿真实验表明本算法对文档进行分类是一种比较可行的分类方法,分类精度高、速度快。     

一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法*

基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有分类速度快、分类准确度高、鲁棒性强等特点,并且适合于大量中文文本情感分类应用系统。     

浅谈基于粗集理论的文本归类系统

文本归类是处理大量文本数据自动分类的重要技术。基于粗集理论建立的林业文本信息归类系统,是在已知类别的训练集的基础上,通过分析训练数据样本,建立决策表产生区分矩阵构造出区分函数,并化简它,得到最小属性约简,最后应用Apriori算法产生最终分类的规则表,利用产生的规则表,可将林业文本信息数据进行自动归类。     

中文文本抄袭检查技术的研究

该文介绍了一种基于字符串匹配的中文文本抄袭检测方法——k-grams算法,并指出了选取常用语句降低了其判别的准确性。提出了利用基于统计的中文分词技术实现对k-grams算法的改良。实验结果表明改良后的算法判断抄袭的准确性得到了提高。     

中文文本分类中特征提取的方法

讨论了文本分类系统中的特征提取方法.探讨了文档频率(DF)、信息增益(IG)、互信息算法(MI)三种不同的特征提取方法对中文文本分类的影响,并提出了一种结合信息增益和互信息的特征提取方法.实验表明本文提出的特征提取方法一定程度上提高了中文文本分类准确性.     

使用证据累积的文本聚类谱算法

针对谱聚类算法相似度函数设置困难问题,提出了一种使用证据累积的文本聚类谱算法.该算法使用超球K均值算法对文本集进行多次聚类,并将每次得到的划分结果作为判断2个文本是否应该放在一个簇中的证据,由此构建文本的相似度矩阵和正则化拉普拉斯矩阵.在TREC和Reuters文本集上进行了实验,验证了本文算法的有效性,它比层次聚类算法和CLUTO提供的K均值算法更加优越.     

一种改进的朴素贝叶斯分类器在文本分类中的应用研究

文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度.     

Web文本分类中特征选择的研究

Web文本分类是Web文本挖掘的一个重要研究领域.Web文本分类中通常采用向量空间模型(VSM)来表达文本特征,但是所产生的维数是巨大的,从而导致处理过程非常复杂,所以需要先对文本特征进行合理的降维处理.本文对常见的特征选择算法进行了介绍,并对它们进行了比较,最后结合当前的研究成果分析特征选择的发展趋势.     

浅谈接受美学的翻译观

介绍了接受美学关于作者意图、文本意义与读者参与关系的基本观点。读者的阅读是一个创造的过程,是预测和期待的过程,是读者情感参与的过程。按照接受美学理论,翻译就是在文本和读者、作者和读者间反复进行对话的双重交流过程。     

浅谈文本类型理论框架下的翻译策略

长期以来,人们对于翻译策略的选择都有着自己的看法。德国功能翻译理论创始人凯瑟林娜.赖斯(Katharina Reiss)提出了以功能主义为基础,以目的为导向的文本类型理论,不仅提供了可行的实际操作方法,同时也为翻译研究及翻译批评提供了理论依据。以赖斯的文本类型理论为框架,将翻译和文本功能结合起来,就能对不同功能的文本采取不同的翻译策略,从而检验文本类型理论在翻译实践中的可行性。