文本分类系统SECTCS中若干技术问题的探讨

• 作者: 付克明 唐焕玲 鲁明羽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 VSM KNN Naive Bayes分类器
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.11.027

摘要

SECTCS是笔者在深入研究各种文本分类方法的基础上实现的一个中英文文本分类系统.它集成了质心分类、K近邻分类和朴素贝叶斯分类器等多种文本分类方法,在大规模文本分类实验中表现出良好的性能.该文结合以该系统作为测试平台所得到的各种实验结果,对系统中涉及的若干重要技术问题进行探讨和分析,力图得到一些有价值的结论,希望能够对相关研究工作提供可借鉴的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐焕玲	烟台职业学院计算机专业教研室	8	163	6.0	8.0
3	鲁明羽	烟台大学计算机学院	19	996	9.0	19.0
7	付克明	烟台大学光电信息学院	7	21	3.0	4.0