| 中文文本分类方法比较研究 |
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| 引用本文： | 江雁. 中文文本分类方法比较研究[J]. 科技信息, 2008, 0(2): 7-8 |
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| 作者姓名： | 江雁 |
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| 作者单位： | 丽水学院化学系 |
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| 基金项目： | 丽水学院重点课题(ZK04006). |
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| 摘 要： | 中文文本分类是中文信息处理过程中的关键技术。本文介绍了中文文本分类的基本过程和基本原理,讨论了朴素贝叶斯（NB）、K-最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）这三种中文文本分类方法,并对这三种分类方法进行分析和比较。
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| 关 键 词： | 文本分类 朴素贝叶斯(NB) K-最近邻(KNN) 支持向量机(SVM) |
A Comparison Study of Chinese Text Categorization |
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| Gao Yuan,Liu Da-zhong. A Comparison Study of Chinese Text Categorization[J]. Science, 2008, 0(2): 7-8 |
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| Authors: | Gao Yuan Liu Da-zhong |
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| Affiliation: | ( Hebei University,Baoding 071002) |
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| Abstract: | Chinese text categorization is a key technique in Chinese Information processing. The basic process and principles of Chinese text categorization are presented. And three widely applied methods, such as Naive Bayes （NB）, K-nearest neighbor （KNN） and Support vector machines （SVM）, are discussed and analyzed by comparison in this paper. |
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| Keywords: | Text Categorization K-nearest neighbor （KNN） Support vector machines（SVM） Naive Bayes （NB） |
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