【摘 要】
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基于支持向量机学习模型，使用万方期刊数据库中医学、卫生的有关标题和摘要数据，本文对医学、卫生大类下的R7中的九个小类进行了自动分类研究。在中文信息处理知识和技术的基础上选取分类特征，本文在分类过程中主要采取了基于低密度多特征的训练方法。在互信息、卡方统计、交叉熵和证据权值四个不同的统计特征量的开放测试中，自动分类的查全率和准确率都取得了相对令人满意的结果。
【机 构】
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南京大学信息管理系信息技术开发研究所,南京,210093 方正集团技术研发部,南京,210046
【出 处】
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第二十四届全国计算机信息管理学术研讨会
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基于支持向量机学习模型，使用万方期刊数据库中医学、卫生的有关标题和摘要数据，本文对医学、卫生大类下的R7中的九个小类进行了自动分类研究。在中文信息处理知识和技术的基础上选取分类特征，本文在分类过程中主要采取了基于低密度多特征的训练方法。在互信息、卡方统计、交叉熵和证据权值四个不同的统计特征量的开放测试中，自动分类的查全率和准确率都取得了相对令人满意的结果。
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