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目前的文本单类别分类算法在进行增量学习时需要进行大量的重复计算,提出了一种新的用于文本的单类别分类算法,在不降低分类效果的同时,有效地减少了加入新样本学习时所需的计算量,从而比较适合于需要进行增量学习的情况。该方法已进行了测试实验,获得了较好的实验结果。 相似文献
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在互联网中,网页等半结构化文本通常由不同的语义区缺组合而成,定位和挖掘这类区块对网页内容理解、页面结构分析等有着重要的作用.然而由于不同网页在结构和内容上都存在着较大的区别,准确的从不同的网页中定位特定的结构区域是一个相对复杂的任务.主要提出一种基于树匹配的方法用来挖掘网页中的语义区块,并通过剪枝等策略优化算法.实验表明该方法能有效提高F值,同时算法的性能有较大改善. 相似文献
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