【摘 要】
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本文介绍一种基于n-gram技术的、与语言无关的文献分类方法K-means axiales (KMA)，及其在中文文献自动分类中的应用。这种方法将文献转换成由n-gram(n个连续的字符）频次构成的
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本文介绍一种基于n-gram技术的、与语言无关的文献分类方法K-means axiales (KMA)，及其在中文文献自动分类中的应用。这种方法将文献转换成由n-gram(n个连续的字符）频次构成的向量。为压缩存储空间、提高处理速度，我们运用哈希函数将n-gram映射为哈希码，对文献的分析实际上以哈希码频次为基础运尾。采用KMA算法，我们对一个中文数据库进行了自动分类的实验研究，在比较实验结果的基础上，我们对KMA算法初始参数的选择进行了初步探讨。
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