计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2007年
8期
165-167
,共3页
文本分类%文档索引%分类规则学习
文本分類%文檔索引%分類規則學習
문본분류%문당색인%분류규칙학습
随着基于机器学习的文本自动分类方法成为主流分类技术,基于机器学习的文本分类方法往往忽视了对规则分类方法的有效运用.该文将基于规则的分类思想和基于机器学习的分类方法有机地结合起来,把规则判别看作一个分量分类器,提出了一种辅以规则补充的双层文本分类模型和一种优化的分类规则学习算法.根据该方法设计并实现了一个基于规则和N-Gram统计分类相结合的双层分类器,进行了双层分类模型与单独的N-Gram分类模型的实验,结果表明辅以规则补充的双层分类器具有更好的分类性能.
隨著基于機器學習的文本自動分類方法成為主流分類技術,基于機器學習的文本分類方法往往忽視瞭對規則分類方法的有效運用.該文將基于規則的分類思想和基于機器學習的分類方法有機地結閤起來,把規則判彆看作一箇分量分類器,提齣瞭一種輔以規則補充的雙層文本分類模型和一種優化的分類規則學習算法.根據該方法設計併實現瞭一箇基于規則和N-Gram統計分類相結閤的雙層分類器,進行瞭雙層分類模型與單獨的N-Gram分類模型的實驗,結果錶明輔以規則補充的雙層分類器具有更好的分類性能.
수착기우궤기학습적문본자동분류방법성위주류분류기술,기우궤기학습적문본분류방법왕왕홀시료대규칙분류방법적유효운용.해문장기우규칙적분류사상화기우궤기학습적분류방법유궤지결합기래,파규칙판별간작일개분량분류기,제출료일충보이규칙보충적쌍층문본분류모형화일충우화적분류규칙학습산법.근거해방법설계병실현료일개기우규칙화N-Gram통계분류상결합적쌍층분류기,진행료쌍층분류모형여단독적N-Gram분류모형적실험,결과표명보이규칙보충적쌍층분류기구유경호적분류성능.
