基于KNN模型的藏文文本分类研究与实现

• 作者: 群诺 苏慧婧 贾宏云
• 来源期刊: 高原科学研究
• 学科: 工学
• 关键词: 藏文文本分类 文本特征 KNN模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1

摘要

随着文本分类技术的日益成熟,越来越多的分类模型已经被引用到藏文文本分类的研究和实验中,其中KNN分类模型由于其简单易操作等特点被广泛应用。文章以新闻类文本为语料,通过KNN模型对藏文文本进行分类研究与实验。首先,构建文本词特征向量并对其进行相关降维处理;然后,利用欧式距离算法获取预测样本与训练样本之间的相似度;最后,根据K最近邻投票原理,预测样本类别。实验表明KNN模型对藏文文本的分类性能较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	群诺	西藏大学信息科学技术学院	18	32	4.0	5.0
2	贾宏云	西藏大学信息科学技术学院	3	0	0.0	0.0
3	苏慧婧	西藏大学信息科学技术学院	3	0	0.0	0.0