| 基于频繁关键字共现的诗词风格分类模型研究 |
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| 引用本文： | 吴春龙,周昌乐.基于频繁关键字共现的诗词风格分类模型研究[J].厦门大学学报(自然科学版),2008,47(1):41-44. |
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| 作者姓名： | 吴春龙 周昌乐 |
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| 作者单位： | 厦门大学信息科学与技术学院,艺术认知与计算实验室,福建,厦门,361005 |
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| 摘 要： | 为了提高宋词文档分类的精确性,本文在广泛采用的向量空间模型(Vector space model,VSM)的基础上,对分类算法中使用的特征项做了相应的修改,提出了频繁关键字共现的概念.在实验过程中,首先提取了宋词语料库中的关键字,再利用发现关联规则的Apriori算法发现分类时所需要的频繁关键字共现,最后结合关键字和频繁关键字共现,利用最邻近算法(KNN)对宋词文档进行风格分类.实验结果发现,结合了频繁关键字共现的VSM可以提高对宋词风格分类的准确度.可见,频繁关键字共现确实提供了风格分类中所需的更多信息.
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| 关 键 词： | 文本分类 向量空间模型 FKC-VSM 最邻近算法 Apriori算法 频繁关键字共现 关键字 诗词风格 分类模型 研究 Analysis Style Poetry Chinese Vector Space Model 多信息 结果 实验过程 格分类 行风 文档 最邻近算法 再利用 结合 类时 Apriori |
| 文章编号： | 0438-0479(2008)01-0041-04 |
| 修稿时间： | 2007年5月5日 |
Frequent Keyword Concurrence-Based Vector Space Model for Chinese Poetry Style Analysis |
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| WU Chun-long,ZHOU Chang-le.Frequent Keyword Concurrence-Based Vector Space Model for Chinese Poetry Style Analysis[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2008,47(1):41-44. |
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| Authors: | WU Chun-long ZHOU Chang-le |
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