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摘要:
该文介绍了一个建立在向量空间模型上的文档分类系统.该系统着重解决向量维数压缩和中文专有词汇获取等问题.在特征项的选取上,我们并不采用文档中出现的全部词汇,而是利用语料库统计信息生成的关键词汇.实验结果表明,较之以采用全体词汇作为特征项进行分类的方法,本方法能有效地进行向量维数压缩,同时也提高了分类准确率.
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文献信息
篇名 基于向量空间模型的文档分类系统
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 向量空间模型 文档分类 信息检索
年,卷(期) 1998,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 147-153
页数 7页 分类号 TP399
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
向量空间模型
文档分类
信息检索
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
论文1v1指导