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文档简介

1、基于信息提取的行业应用文本分类算法，郭峰兰州大学信息科学工程学院，2005年8月，提纲，背景介绍课题源实现功能全过程CIETC算法概要相关数学定义算法过程说明总结， 背景介绍课题来源人名专用搜索引擎的需求比以往的搜索引擎无法解决的问题更方便的搜索结果的分类自然意义的提取要求产品化申请项目甘肃省自然科学基金，背景介绍，实现功能人名的按重要属性对搜索结果进行分类， 与北大名人系统的区别全过程元搜索引擎的实现分布式并行元搜索引擎的实现信息提取和自然语义理解CIETC算法前台显示， 补偿公式信息提取的主题文本分类算法(CIETC，compensatedinformationextractiontext

2、classification ) 文本分类算法，根据指导性的不需要制作训练集的信息提取和文本聚类循环的类数和类内项的聚类进行文本属性的补偿，CIETC算法概要，CIETC算法概要，相关数学定义I/P :区分P=A1，a1 a是属性的集合core(P ) :核知识，区分文件d不能省略：对于主题文件d，AD=A1，A2，Am是文件d所具有的属性集合，如果是core(P ) AD，文件d就能够区分。CIETC算法概要、算法流程说明1、选择主题属性行业知识选择通过信息熵、数据挖掘决策树算法、重要属性H=-ki=1、nPi2Pi、2，采取初步文本分类，对所有测试文档u，采用core(P )=) 在信息提

3、取过程中构建了人名core(P )属性提取的语法，采用中科院概率语法分析仪ICTPROP和中科院freeICTCLAS语法分析仪。 算法流程说明3，为每个文档和类创建空间向量模型，使用最近邻学习算法(nearest-neighborlearningalgorithm )将UND收集到UIND/core(P )中，CIETC算法概述类间最近邻算法提高文档属性度最近邻文本分类处理提高了一些UND文档，不处理其馀的UND，需要对其中能够提高信息度的文本补偿分类结果。 总之，本文采用信息提取的方法探讨了中文文本的分类。 实验结果表明，基于信息提取的面向行业应用的文本分类算法是非常有前途的分类器。 如果将其应用于各种行业，会带来很大的社会利益。 信息提取需要制作大量的句法模型和属性词典，句法模型不完整的话测试结果会有很大差异，这些问题还需要进一步探讨。 分类的速度需要提高，算法也可

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