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摘要:
随着互联网技术的快速发展,以文本为主导的信息资源与日俱增,如何从中找到优质的信息资源并正确分类成为各领域的研究热点。本文采用百度命名实体识别API,结合特征词权重的计算实现名人数据分类,实验表明分类效果较好。
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文献信息
篇名 文本分类技术在名人数据筛选系统中的应用
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 文本分类 特征提取 数据采集 特征词汇 名人数据
年,卷(期) 2019,(1X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 10-11
页数 2页 分类号 TP391.1
字数 语种
DOI
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 柯尊柏 湖北师范大学计算机科学与技术学院 2 1 1.0 1.0
2 张建华 湖北师范大学计算机科学与技术学院 2 1 1.0 1.0
3 李昂 湖北师范大学计算机科学与技术学院 2 1 1.0 1.0
4 李光敏(指导) 湖北师范大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
文本分类
特征提取
数据采集
特征词汇
名人数据
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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