中文文本分类器的评价

对目前比较流行的4种中文文本分类器(Rocchio、KNN、Naive Bayes、最大熵)进行评价，其中，Naive Bayes和最大熵是基于概率统计的方法，而Rocchio和KNN是基于向量的相似度计算的方法。选用X2作为文本特征选取方法，对一个中文文本分类语料库进行分类评测。实验结果表明，最大熵和Naive Bayes的分类性能十分接近，处于较好水平，而KNN和Rocchio分类性能稍差一些。     

中文文本分类器的评价

对目前比较流行的4种中文文本分类器(Rocchio、KNN、Naive Bayes、最大熵)进行评价,其中,Naive Bayes和最大熵是基于概率统计的方法,而Rocchio和KNN是基于向量的相似度计算的方法.选用χ2作为文本特征选取方法,对一个中文文本分类语料库进行分类评测.实验结果表明,最大熵和Naive Bayes的分类性能十分接近,处于较好水平,而KNN和Rocchio分类性能稍差一些.     

中文文本分类器的评价

对目前比较流行的4种中文文本分类器(Rocchio、KNN、Naive Bayes、最大熵)进行评价,其中,Naive Bayes和最大熵是基于概率统计的方法,而Rocchio和KNN是基于向量的相似度计算的方法.选用χ2作为文本特征选取方法,对一个中文文本分类语料库进行分类评测.实验结果表明,最大熵和Naive Bayes的分类性能十分接近,处于较好水平,而KNN和Rocchio分类性能稍差一些.     

中文文本分类特征选择的研究

文本分类特征选择是文本自动分类中首先要解决的重要问题。主要介绍了11种文本分类特征选择的方法,并选择其中的4种进行实验分析。实验结果说明：好的特征选择,对于提高文本分类的效率和效果至关重要。     

基于模糊模式识别的中文文本分类器的设计与实现

文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，在文献检索、信息过滤和文本管理等领域中有着广泛的应用。介绍了一种基于模糊模式识别以及向量空间模型提取特征向量的中文文本分类器的设计与实现。     

一种改进的朴素贝叶斯分类器在文本分类中的应用研究

文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度.     

基于测试分类精度的多分类器融合方法

本文分析了影响分类器精度的因素,并提出了三种基于在测试例集上分类表现效果的多分类器融合方法.这三种方法的基本思想是:当使用多个分类器对未标注文本进行分类时,最终输出在测试例集上表现最好的那个分类器的结果.实验结果表明,这三种融合方法从一定程度上提高了分类器精度.     

搜索引擎中的文本分类方法研究

文本分类技术在搜索引擎中有很重要的用途,本文简要分析了文本分类的评估方法,应用于搜索引擎的分类过程,重点介绍了现行的文本自动分类方法,包括经典算法和新算法以及未来的发展趋势。     

基于两步策略的英文文本分类

提出了基于两步策略的3种多类多标签英文文本分类方法:①以贝叶斯为分类器,以抽取词根的单词和未抽词根的单词分别作为第一、第二步使用特征的两步方法;②以贝叶斯和决策树分别为第一、第二步使用分类器的两步方法;③以ID 3、C 4.5和贝叶斯的组合分类器对部分特定类别进行分类,然后对余下类别采用方法②进行二次分类的混合两步方法。实验表明,3种方法中方法③具有最好的性能。     

因特网中文文本信息分析

在因特网高速发展的信息时代,人们需要快捷、方便地从网上获取有用信息.文章针对因特网上信息庞杂的现状,分析了网上中文文本的特征,介绍了文本内容分析与结构分析的方法,并提出通过两者的有效结合,达到对文本准确分类的目的,从而提高因特网中文文本信息检索的速度和准确度.     

An enhanced text categorization method based on improved text frequency approach and mutual information algorithm

Text categorization plays an important role in data mining. Feature selection is the most important process of text categorization. Focused on feature selection, we present an improved text frequency method for filtering of low frequency features to deal with the data preprocessing, propose an improved mutual information algorithm for feature selection, and develop an improved tf.idf method for characteristic weights evaluation. The proposed method is applied to the benchmark test set Reuters-21578 Top10 to examine its effectiveness. Numerical results show that the precision, the recall and the value of F1 of the proposed method are all superior to those of existing conventional methods.     

改进的简单贝叶斯文本分类

对简单贝叶斯分类中的条件概率加权因子进行了改进,引进了体现词语分类贡献大小的类别区别度,新的加权方法为频率与类别区别度的乘积,既强调了区别度高的词语,降低了常见词的影响,又体现了区别度高的词语频次的积极作用.实验证明,在约3万篇测试集上(共15个大类,244个小类),该改进比原来的加权方法提高了分类效果:大类和小类微平均分别提高了约18.9%和7.6%.     

Comparison of text categorization algorithms

This paper summarizes several automatic text categorization algorithms in common use recently, analyzes and compares their advantages and disadvantages. It provides clues for making use of appropriate automatic classifying algorithms in different fields. Finally some evaluations and summaries of these algorithms are discussed, and directions to further research have been pointed out.     

A New Approach of Feature Selection for Text Categorization

This paper proposes a new approach of feature selection based on the independent measure between features for text categorization. A fundamental hypothesis that occurrence of the terms in documents is independent of each other, widely used in the probabilistic models for text categorization （TC）, is discussed. However, the basic hypothesis is incom plete for independence of feature set. From the view of feature selection, a new independent measure between features is designed, by which a feature selection algorithm is given to ob rain a feature subset. The selected subset is high in relevance with category and strong in independence between features, satisfies the basic hypothesis at maximum degree. Compared with other traditional feature selection method in TC （which is only taken into the relevance account）, the performance of feature subset selected by our method is prior to others with experiments on the benchmark dataset of 20 Newsgroups.     

基于结果修剪法解决文本分类中属性重叠问题

在文本分类中,当两个多属性类别发生属性重叠时,采用传统的文本分类算法m acro F1值仅为45%左右.为了提高文本分类算法的m acro F1值,提出了基于结果修剪的方法.在该方法中,分类器由多个子分类器组成.每个子分类器对应于类别中的一个属性;在每一个阶段中,每一个子分类器将不属于该属性的文本剔出.当所有子分类器运行结束后,留下的文本即属于该分类的文本.实验数据表明,基于结果修剪的文本分类方法在解决属性重叠问题时能够将m acro F1值提高到65%左右.     

基于模糊聚类的文本分类研究

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。如何快速地整理海量信息,对不同的文本进行有效分类,已成为获取有价值信息的瓶颈。本文用模糊聚类分析的方法对文本进行分类,较好地解决了信息的实时分类问题,在实践中收到了良好的效果。     

基于词向量空间模型的中文文本分类方法

大多文本分类方法是基于向量空间模型的,基于这一模型的文本向量维数较高,导致分类器效率难以提高。针对这一不足,该文提出基于词向量空间模型的文本分类方法。其主要思想是把文本的特征词表示成空间向量,通过训练得到词-类别支持度矩阵,根据待分文本的词和词-类别支持度矩阵计算文本与类别的相似度。实验证明,这一分类方法取得了较高的分类精度和分类效率。     

一种基于VSM文本分类系统的设计与实现

阐述了一个基于改进向量空间模型的中文文本分类系统的设计与实现 ,包括对该系统的结构、预处理、特征提取、训练算法 ,分类算法等关键技术的介绍 .通过引入结构层次权重系数来改进文本特征项权重 ,同时提出一种新的训练算法和文本相似度域值计算方法 .实验结果证明 :该分类系统能有效地提高文本分类效果 ,开放性测试的平均准确率在 80 %以上 ,且平均查全率达到了 86 % .