發(fā)布時(shí)間：2018-06-13 20:39

  本文選題：中文文本分類 + KNN��； 參考：《河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2008年03期

【摘要】：中文文本分類技術(shù)在中文信息智能處理方面具有十分重要的作用,比如:中文信息檢索和搜索引擎等,KNN、貝葉斯、SVM等算法都可以應(yīng)用到中文文本分類技術(shù)上,本研究分析和比較了KNN和SVM兩種分類算法,并通過實(shí)驗(yàn)比較這兩種算法對中文文本分類技術(shù)的效果。結(jié)果表明:SVM算法較優(yōu),是一種較好的中文文本分類算法。
[Abstract]:Chinese text classification technology plays an important role in the intelligent processing of Chinese information, such as: Chinese information retrieval and search engine, such as KNN, Bayesian SVM and other algorithms can be applied to Chinese text classification technology. In this study, two classification algorithms, KNN and SVM, are analyzed and compared, and the effects of these two algorithms on Chinese text classification are compared by experiments. The results show that: SVM algorithm is better, and it is a better Chinese text classification algorithm.
【作者單位】： 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;河北農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【分類號】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2015340