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面向中文短影评的分类技术研究
摘    要:针对电影影评语句短小、特征矩阵稀疏问题,提出一种利用本体扩展特征矩阵的方法。首先通过传统与新型文本分类方法的比较和分析,发现适合中文短影评的分类方法,并通过试验证明决策树的短文本分类效果优于SVM、Bayes和KNN等文本分类方法,然后进一步利用决策树分类本体扩展后的特征向量。试验表明,基于本体扩展的中文短影评的分类效果比传统的分类效果提高3%,查准率达到90.1%。


Research on classification for Chinese short film reviews
Abstract:
Keywords:
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