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本文提出了一种高效的汉语文本分类方法,并在实验中收到了良好的效果.由于汉语文本的特殊性,在训练前对训练文本进行自动分词和降维预处理.许多文本往往可能归到多个类,分类算法采用改进的Boosting算法.实验表明,在多类多标签的汉语文本特征提取和文档分类中,该算法收敛快、准确性高、综合效果较好.
多类多标签汉语文本自动分类的研究
【摘 要】
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本文提出了一种高效的汉语文本分类方法,并在实验中收到了良好的效果.由于汉语文本的特殊性,在训练前对训练文本进行自动分词和降维预处理.许多文本往往可能归到多个类,分类
【机 构】
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上海交通大学计算机与工程系,国防科技大学电子科学与工程学院,解放军61587部队
【出 处】
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情报学报
【发表日期】
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2003年3期
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