基于元样本稀疏表示分类器的文本资源分类

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首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。 Firstly, the status quo of text categorization is analyzed. According to the requirements of text categorization algorithm and the idea of ​​sparse representation classification (SRC), a meta-sample-based sparse representation classifier (MSRC) is designed and applied to text categorization. The experimental results show that the proposed algorithm has better text classification and helps to improve the content-based information retrieval efficiency.
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