【摘 要】
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基于人工智能技术的文本分类系统能依据文本的语义将大量的文本自动分门别类,从而更好地帮助人们把握文本信息.文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程.近年来,文本分类技术已经逐渐与搜索引擎、信息推送、信息过滤等信息处理技术相结合,有效地提高了信息服务的质量. 文本自动分类技术(TextAutomaticClassification)基本任
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基于人工智能技术的文本分类系统能依据文本的语义将大量的文本自动分门别类,从而更好地帮助人们把握文本信息.文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程.近年来,文本分类技术已经逐渐与搜索引擎、信息推送、信息过滤等信息处理技术相结合,有效地提高了信息服务的质量. 文本自动分类技术(TextAutomaticClassification)基本任务就是对一篇文档,根据其内容,从预先定义好的标记集中找出一个或者多个最适合于该文档的标记.文本自动分类技术从开始出现到现在,经历了从基于规则到基于统计分类,再到规则和统计相结合的一个过程.该文的研究内容主要有以下几个方面: 首先,该文研究了文本的表示方式向量空间模型,向量空间模型(VectorSpaceModel,VSM)是由GSalton等人在20世纪60年代提出的.它把文档简化为以词的权重为分量的向量表示,把分类过程简化为空间向量的运算,使得问题的复杂性大大降低. 其次,对于词语权重的计算及特征词语的提取,该文给出了一种改进了的词语权值算法,加入了信息论中信息熵的概念弥补了以前的方法虽然考虑了词语在文档集合中的分布情况,但是并没有考虑分布的比例情况的缺陷. 最后,该文对现今比较流行的几种分类方法作了研究,给出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类算法.
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