本文關(guān)鍵詞：基于特征提取算法的輔助機(jī)器翻譯系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)

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【摘要】：隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展,如何準(zhǔn)確、高效、快捷的將數(shù)據(jù)分類,已成為當(dāng)前的熱點問題。本文設(shè)計了一種基于x2統(tǒng)計算法和規(guī)則判斷方法相結(jié)合的多特征提取方法,利用該多特征提取算法生成特征詞集,采用TF-IDF頻率算法生成文本特征向量,使用支持向量機(jī)(SVM)分類器模型進(jìn)行文本分類。并且為分類系統(tǒng)設(shè)計了相應(yīng)的調(diào)用接口,保證了該分類模塊的可用性。同時還設(shè)計了分類詞庫,保存各個類別的獨有特征詞,用于優(yōu)先判斷待分類文件的類別。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學(xué)外國語學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 特征提取 翻譯系統(tǒng) 設(shè)計
【分類號】：TP391.2
【正文快照】： 隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展,越來越多的人開始接觸網(wǎng)絡(luò),從網(wǎng)上獲取和交流各種信息。隨之而來的,就是對海量數(shù)據(jù)的處理。如何準(zhǔn)確高效的從大量數(shù)據(jù)中找到我們關(guān)心的信息已成為當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域的一大機(jī)遇和挑戰(zhàn)[1]。對于文本信息,傳統(tǒng)的人工分類方法不但耗費大量的人力和時間,

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2 周嬌;李端明;曹泰峰;;導(dǎo)彈圖像特征提取算法及系統(tǒng)架構(gòu)[J];兵工自動化;2011年03期

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本文編號：897551