中文文本分类
自然语言形式的数据是人们最为关心的数据形式之一。KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究。中文信息检索和搜索引攀等KNN、贝叶斯、SVM等算法都可以应用到中文文本分类技术上。一个基于概念的中文文本分类模型。本文提出了一个中文文本自动分类模型。国防科学技术大学研究生院学位论文 摘要 文本自动分类。
中文文本分类Tag内容描述：<p>1、KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究日期：2009-07-22来源： 作者：字体：大 中 小 马建斌，李谨，滕桂法，王芳，赵洋摘要:中文文本分类技术在中文信息智能处理方面具有十分重要的作用比如:中文信息检索和搜索引攀等KNN、贝叶斯、SVM等算法都可以应用到中文文本分类技术上，本研究分析和比较了KNN和SVM两种分类算法，并通过实验比较这两种算法对中文文本分类技术的效果。结果表明:SVM算法较优，是一种较好的中文文本分类算法。ThecomParisonstudiesonthealgorithmofKNNandSVMforchinesetextClassificationAbtraet:Chinesetext。</p><p>2、一个基于概念的中文文本分类模型摘要：本文提出了一个中文文本自动分类模型,它是基于概念的归类技术,建立在知网.首先将文本中虚词如代词等去掉,剩下名词,动词,形容词和副词把动词分为三类:.关键词：中文,词,分类别：专题技术来源：牛档搜索（Niudown.COM）本文系牛档搜索（Niudown.COM）根据用户的指令自动搜索的结果，文中内涉及到的资料均来自互联网，用于学习交流经验，作品其著作权归原作者所有。不代表牛档搜索（Niudown.COM）赞成本文的内容或立场，牛档搜索（Niudown.COM）不对其付相应的法律责任！一个基于概念的中文文本分类模型。</p>
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