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文本分类相似度模型和概率模型的实现与比较*
文本分类 向量空间模型 简单贝叶斯
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2007/12/28
[摘要]设计并建立一个基于向量空间模型和简单贝叶斯的文本分类系统，系统引入小类校正和兼类判断的算法，完成层级多标签的分类。进行基于向量空间模型和简单贝叶斯分类效果的对比，实验证明，在约3万篇测试集上（共15个大类，244个小类），基于向量空间模型的大类分类高25.2个百分点，层级小类分类高26.3个百分点。
[摘要]设计并实现一个基于向量空间模型和简单贝叶斯的文本分类系统，系统采用层级多标签的分类策略。详细介绍词语切分统计、终分类器值计算、层级小类校正和兼类判断四个子系统模块。基于向量空间模型分类的第一级大类和层级小类的微平均分别为89.7%和77.8%，简单贝叶斯分别为67.6%和66.5%。
基于模糊VSM和RBF网络文本分类方法的研究与实现
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2007/8/8
摘要首先提出一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的文本自动分类方法,该网络由输入层、隐层和输出层组成 ：输入层完成分类样本的输入，隐层提取输入样本所隐含的模式特征，将分类结果在输出层表现出来 ；其次，构造更详细的算法推导及实施方案 ；最后，以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例，对该方法的有效性进行验证，结果表明该方法分类效果较好。
基于RBF神经网络和关联规则的Web文本分类规则获取方法
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2007/8/8
摘要根据互信息、RBF神经网络和关联规则原理，提出了一种抽取WEB文本分类规则的新方法。先根据互信息选择和各类相关程度大的若干词条，然后采用RBF神经网络方法对选择的特征进行进一步提取，得到维数较小的文本特征向量空间。之后再根据挖掘出的关联规则获取WEB文本分类规则，建立文本分类器，在保证了分类精度的前提下抽取出利于理解的文本分类规则。
国内文本分类研究论文的统计分析
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2007/8/8
摘要介绍文本分类是一个跨信息检索、机器学习和计算语言学的综合研究领域，是信息处理的重要研究方向，指出它在自动标引、信息检索、文本过滤和文献组织等领域中有着广泛的应用;并通过应用文献计量学的方法对1998-2005年国内文本分类的研究论文进行统计分析，探讨近年来我国文本分类研究现状和主要发展趋势。