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文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析（PLSA）方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的优势,能够很好地完成对文本的自动分类。
基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究
【摘 要】
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文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析（PLSA）方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adabo
【机 构】
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中国人民大学统计学院,辅仁大学应用统计研究所
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2010年19期
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