【摘 要】
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该文采用向量空间模型(Vector Space Model,VSM)来表示文本.针对特征向量维数较大、冗余词较多的问题,我们增加了语义处理过程,克服了传统词条权重只考虑词频的不足,从而构造
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该文采用向量空间模型(Vector Space Model,VSM)来表示文本.针对特征向量维数较大、冗余词较多的问题,我们增加了语义处理过程,克服了传统词条权重只考虑词频的不足,从而构造出更能表征原文的特征向量.该文还提出了一种基于向量空间模型的多层次Email分类方法.也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较;而对文档进行自动分类时,首先从根结点开始找到对应的大类,然后递归往下直到找到对应的叶子子类.实验表明,该方法具有较高的正确率.作为以上技术的实际应用,我们设计了一个智能Email分类器系统—EmailClassifier来解决Email的自动分类问题.我们不仅介绍了该系统的结构框架,而且提供了实现过程中所遇问题的解决方案.
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