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摘要:
文本分类是获取文本信息的重要一步,现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习的,其中著名的有Bayes[1]、KNN[2]、SVM[3]、神经网络等方法.实验证明这些方法对英文分类都表现出较好的准确性和稳定性[4].对于中文文本分类,涉及对文本进行分词的工作.但是中文分词本身又是一件困难的事情[5].论文尝试一种基于字符串核函数的支持矢量机方法来避开分词对中文文本分类,实验表明此方法表现出较好的分类性能.
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文献信息
篇名 基于字符串核的免分词中文文本分类方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 核函数 SVM 字符串核
年,卷(期) 2006,(26) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 170-172
页数 3页 分类号 TP301
字数 2666字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.26.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李战怀 西北工业大学计算机学院 254 2139 21.0 35.0
2 张阳 西北工业大学计算机学院 25 114 6.0 9.0
3 游智 西北工业大学计算机学院 3 43 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
核函数
SVM
字符串核
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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