【摘 要】
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针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类
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针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类的处于类属模糊区的文本让训练好的NBC分类器再分类。实验结果表明,可得到较准确的分类结果。
In order to solve the problem of text categorization, this paper presents a method to classify the text without any class mark accurately. Firstly, SVM's 1-a-1 type text classification algorithm is used to classify the texts without category tags. The texts that can not be accurately classified in the generic fuzzy regions are used to reclassify the trained NBC classifiers. Experimental results show that more accurate classification results can be obtained.
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