【摘 要】
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提出一种基于句子相关度的文本自动分类模型（TCSC）.该模型利用训练样本增量式地自动更新类别语料库,根据句子的位置权值和语料权值计算句子类别相关度,获得用于文本分类的句子
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,中国科学院合肥智能机械研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（69835010）资助.
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提出一种基于句子相关度的文本自动分类模型（TCSC）.该模型利用训练样本增量式地自动更新类别语料库,根据句子的位置权值和语料权值计算句子类别相关度,获得用于文本分类的句子相关度矩阵,通过该矩阵实现文档分类.该模型避免了分类阶段待分类文本特别是中文文本的分词,模糊了词的多义问题,且在文本分类的实验中能够达到86%以上的查全率和查准率;随着语料库的不断训练和调整,分类性能还可以进一步提高,具有简单实现的特点.
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