自动文本分类中两种文本表示方式的比较

• 作者: 宋枫溪 王积忠 郑如冰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 文本表示 支持向量机 k近邻 秩和检验
• 年，卷（期）: 2004,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 124-126
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 4002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.18.048

摘要

以路透社财经新闻语料库为实验数据集,比较了主流文本表示方式BOW和独立于语言的字符串表示方式n-Gram,在k近邻和支持向量机分类器下的分类效果,得出了上述两种不同文本表示方式的分类结果之间不存在显著差异的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋枫溪	炮兵学院一系	6	146	4.0	6.0
5	王积忠	炮兵学院一系	3	27	1.0	3.0
6	郑如冰	炮兵学院一系	3	27	1.0	3.0