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期刊论文
基于贝叶斯模型的专利分类
基于贝叶斯模型的专利分类
来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gouhs
【摘 要】
:
朴素贝叶斯分类器理论基础好,分类精度高.利用特征词权重函数修改朴素贝叶斯分类器,进而利用它实现专利文本的自动分类,不仅减少了专利人工分类的工作量和分类错误,而且为技
【作 者】
:
郭炜强
文军
文贵华
【机 构】
:
华南理工大学
【出 处】
:
计算机工程与设计
【发表日期】
:
2005年8期
【关键词】
:
专利
朴素贝叶斯分类器
专利分类
特征词权重
文本挖掘
patent naive bayes classifier patent classification
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朴素贝叶斯分类器理论基础好,分类精度高.利用特征词权重函数修改朴素贝叶斯分类器,进而利用它实现专利文本的自动分类,不仅减少了专利人工分类的工作量和分类错误,而且为技术跟踪、竞争分析等提供了有效支持.实验与应用表明改进的朴素贝叶斯分类器用来解决专利分类是有效的.
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