本文選題：向量空間模型　切入點(diǎn)：特征選擇　出處：《湖北大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展以及信息、資訊的大量增加與積累,無論是個(gè)人電腦上還是internet上,以文本形式存儲(chǔ)的信息數(shù)量巨大。而如何對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的管理、存儲(chǔ)、訪問以及提取出所需要的信息,成為當(dāng)前現(xiàn)代社會(huì)的人們提高工作和生活質(zhì)量和效率的重要問題,也是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科技、人工智能知識(shí)工程和信息處理研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)的所在。而處理這個(gè)問題的基本工具——文本自動(dòng)分類,也于近幾年得到了前所未有的重視與發(fā)展。 截至目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)于文本自動(dòng)分類的研究已經(jīng)非常多,并且在信息提取、搜索引擎等具體熱點(diǎn)領(lǐng)域有著豐富深入的研究。不管是工業(yè)界還是科研院所,都已經(jīng)取得了很多舉世矚目的成就,同時(shí)開發(fā)出了很多實(shí)用的工具與軟件系統(tǒng)。 本文主要研究中文文本自動(dòng)分類的關(guān)鍵技術(shù)并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng)。首先介紹文本自動(dòng)分類技術(shù)研究現(xiàn)狀與理論基礎(chǔ),然后對(duì)中文文本分類技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的討論,并分析了向量空間模型和中文自動(dòng)分詞的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與特點(diǎn)。然后詳細(xì)研究了文本分類的關(guān)鍵技術(shù),包括項(xiàng)的權(quán)重、特征選擇和關(guān)鍵算法。在這些基礎(chǔ)之上,設(shè)計(jì)了一種中文文本分類自動(dòng)分類系統(tǒng),并對(duì)其中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。最后是對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)以及效率效果評(píng)估分析。
[Abstract]:With the rapid development of computer network and information, the amount of information stored in the form of text is huge, whether on personal computer or internet, and how to manage and store these text data efficiently. Accessing and extracting the information needed has become an important issue for people in modern society to improve the quality and efficiency of their work and life, and it is also the current computer technology. The research of artificial intelligence knowledge engineering and information processing is hot and difficult, and the basic tool to deal with this problem, text automatic classification, has been paid more attention and development than ever before in recent years. Up to now, there has been a lot of research on automatic text classification at home and abroad, and there are rich and in-depth research in the specific hot areas, such as information extraction, search engine and so on. Has made a lot of achievements, and developed a lot of practical tools and software systems. This paper mainly studies the key technologies of automatic Chinese text classification and designs and implements a prototype system. Firstly, the research status and theoretical basis of automatic text classification are introduced, and then the technology of Chinese text classification is discussed in detail. The advantages and characteristics of vector space model and Chinese automatic word segmentation are analyzed. Then the key technologies of text classification are studied in detail, including the weight of items, feature selection and key algorithms. An automatic classification system for Chinese text classification is designed, and the key technologies are introduced in detail. Finally, the relevant experiments and the efficiency evaluation analysis of the system are carried out.
【學(xué)位授予單位】：湖北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1617831