【摘 要】
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二十世纪九十年代以来自动文本分类技术受到人们的广泛重视,取得了大量的研究成果.但这些研究大多集中在机器学习算法本身的创新或改进上面,涉及文本表示的理论或实验研究都
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二十世纪九十年代以来自动文本分类技术受到人们的广泛重视,取得了大量的研究成果.但这些研究大多集中在机器学习算法本身的创新或改进上面,涉及文本表示的理论或实验研究都相对较少.通过在语料库Reuters-21578上进行大量对比实验,本文着重考查了影响文本表示的五个主要因素:"功能词"、"词根"、"取值方式"、"权方式"和"规范化",对线性支持向量机分类性能的影响以及这些因素之间的交互作用,找到了能显著提高文本分类效果的最佳文本表示方式.
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