【摘 要】
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在统计双语词典的基础上,提出一种特征加强的多语言文本分类方法.在执行文本分类时,考虑到其他语言的训练文本,使得多种语言的文本集合中均存在训练文本,放松了MLTC的要求.特
【机 构】
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湖南环境生物职业技术学院公共基础课部,南华大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60572137),湖南省教育厅项目(12C1056,17C0599).
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在统计双语词典的基础上,提出一种特征加强的多语言文本分类方法.在执行文本分类时,考虑到其他语言的训练文本,使得多种语言的文本集合中均存在训练文本,放松了MLTC的要求.特征加强是一种交叉检查过程,即获取两种语言所有特征的卡方统计后,通过语言中相关特征的辨识力,再次对语言的特征辨识力进行评估,以提高分类的可信度.实验选择汉语或英语作为目标语言.实验结果表明:提出的方法具有更高的分类精度,且对训练集规格的敏感度更低.
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