【摘 要】
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应用有指导的机器学习方法实现了一个文本分类器。运用改进型的CHI统计量方法对分词结果进行特征提取,对传统的TF-IDF加权公式进行了一些改进(称之为:ETF-IDF),运用资源优化神经网络RON(Resource-optimizing Networks)构建分类器。在复旦大学提供的中文文本分类语料库上进行分类实验,实验结果表明该分类器较之BP算法有较高的分类质量,且ETF-IDF加权公式较之传统的
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究973计划项目（2004CB318108 2007CB311003）, 国家自然科学基金项目（60675031）
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应用有指导的机器学习方法实现了一个文本分类器。运用改进型的CHI统计量方法对分词结果进行特征提取,对传统的TF-IDF加权公式进行了一些改进(称之为:ETF-IDF),运用资源优化神经网络RON(Resource-optimizing Networks)构建分类器。在复旦大学提供的中文文本分类语料库上进行分类实验,实验结果表明该分类器较之BP算法有较高的分类质量,且ETF-IDF加权公式较之传统的TF-IDF加权公式有其优越性,提高了分类的精度和性能,满足了中文文本自动分类的要求。
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