基于机器学习的中文文本分类技术研究

• 作者: 贾昱晟
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 中文文本分类 贝叶斯 K最邻近 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 5194-5196
• 分类号: TP39
• 字数: 2904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2011.21.072

摘要

基于机器学习的文本分类是近年来发展迅速并受广泛关注的数据挖掘技术.该文介绍了几种重要的文本分类方法例如贝叶斯、K最邻近和支持向量机.根据不同方法在不同数据分布状况的中文数据集上的分类表现,对比分析各方法的性能和优缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾昱晟	四川大学计算机学院计算机科学与技术系	2	4	1.0	2.0