高特征参差性下强收敛性文本的信息处理

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传统的文本信息处理方法无法表征文本内特征,所以不适用于模糊特征的提取分类提出一种高特征参差性下强收敛性文本的信息处理技术,对文本间和文本内的特征同时进行提取,采用迭代控制的TFIDF对特征进行加权值的计算,最后采用22类文本进行性能测试,结果显示,迭代控制的TFIDF算法能够更加细致地对文本进行分类,对特征进行提取,并且算法收敛速度快,稳定性好,具有很好的应用价值.
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