中文文本分类方法研究

• 作者: 李凯
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 文本表示 特征选择 权重 文本分类器
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 242-244
• 页数: 3页
• 分类号: TP311

摘要

由于现实生活中大多数信息被存储为文本,因此文本挖掘具有在商业上的高潜在价值。实际应用中可以从许多信息来源中挖掘知识,然而,非结构化文本仍然是最容易获得的知识来源。该文介绍了文本分类的过程以及对三种分类器的概述,并在最后对三种分类器分别实验,以及对实验结果分析得知本实验环境下支持向量机分类器的分类效果要好于另外两种分类器。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯	安徽理工大学计算机科学与工程学院	2	0	0.0	0.0