哈萨克语文本分类系统的设计与实现

• 作者: 古丽拉·阿东别克 玛依来·哈帕尔
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 K-最近距离 集中度 分散度
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 196-198
• 分类号: TP18
• 字数: 3434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.05.066

摘要

利用K-最近距离算法对哈萨克语文本进行分类,通过统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征,实现一个哈萨克语文本分类系统.在计算特征权重值时不仅考虑词频,还利用特征的集中度、分散度,经过训练和统计对每一类哈萨克语文本形成特征的权重向量,根据K-最近距离算法判断测试文本的所属类别,实验结果表明该方法可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古丽拉·阿东别克	新疆大学信息科学与工程学院	39	258	8.0	14.0
2	玛依来·哈帕尔	新疆大学信息科学与工程学院	3	11	2.0	3.0