【摘 要】
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该文对文本挖掘中一些较为关键的问题进一步展开了深入讨论,工通过实验比较给出自己的方法.这些问题包括1、如何利用各种评估函数估计文本中单词的重要性,从而调节单词的权重
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该文对文本挖掘中一些较为关键的问题进一步展开了深入讨论,工通过实验比较给出自己的方法.这些问题包括1、如何利用各种评估函数估计文本中单词的重要性,从而调节单词的权重,以提高分类精度、2、如何利用调节单词权重的方法提高Bayes文本分类器的精度,如何取消朴素Bayes网络中的特征独立性假设,用启发式方法确定Bayes网络结构,在不过分牺牲计算复杂度的情况下尽量反映结点之间真实的依赖关系,以及怎样在缺乏训练文本的情况下用EM算法进行Bayes无导师学习3、怎样利用类别等级树以及等级分类技术,构造多个局部分类器以代替单一的全局分类器,改善分类效果.该文还讨论了作者设计开发的实验性文本分类系统.我们利用此系统进行了上万文本规模的分类实验并对结果做了仔细分析,提出了我们独立研究摸索出的一些规律和定式,使分类的速度、质量、稳定性都得到提高,也为今后的文本分类研究提供了几点有益的经验.
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