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摘要:
条件随机场(CRFs)是一种十分优秀的统计学习模型,文中尝试将其引入到文本分类之中,提出了一种基于CRFs的文本分类模型.首先通过特征选择将待分类文档和文档类别分别表示成为CRFs的观察序列和状态序列,然后使用文本分类相关领域知识定义特征函数来提取序列之间的关联特征,再采用前向或后向算法评估出给定观察序列条件下各状态序列的概率,据此实现待分类文档的分类.分析表明,这种新模型语义清晰,计算直观,易于融合各种文本分类领域知识,分类效率较高.
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文献信息
篇名 基于条件随机场的文本分类模型
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 文本分类 条件随机场 序列模型
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 77-80
页数 分类号 TP391.1
字数 4997字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.07.020
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 张春元 海南大学信息科学技术学院 19 98 6.0 9.0
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研究主题发展历程
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文本分类
条件随机场
序列模型
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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40
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