科技创新导报
科技創新導報
과기창신도보
SCIENCE AND TECHNOLOGY CONSULTING HERALD
2009年
15期
25-26,28
,共3页
文本分类%专利信息%IPC%Rocehio%K近邻
文本分類%專利信息%IPC%Rocehio%K近鄰
문본분류%전리신식%IPC%Rocehio%K근린
讨论了两种常用的文本分奏算法;Roccbio方法和K近邻方法.前者速度快,但是分类精度通常不能令人满意.后者则相反,他在分类时要花费更多的时间,但分类效果要好很多.通过综合他们的优点并结合专利文本的特点提出了一种适用于专利文本自动分类的层次分类方法.实验表明,该算法具有较好的分类精度与效率.
討論瞭兩種常用的文本分奏算法;Roccbio方法和K近鄰方法.前者速度快,但是分類精度通常不能令人滿意.後者則相反,他在分類時要花費更多的時間,但分類效果要好很多.通過綜閤他們的優點併結閤專利文本的特點提齣瞭一種適用于專利文本自動分類的層次分類方法.實驗錶明,該算法具有較好的分類精度與效率.
토론료량충상용적문본분주산법;Roccbio방법화K근린방법.전자속도쾌,단시분류정도통상불능령인만의.후자칙상반,타재분류시요화비경다적시간,단분류효과요호흔다.통과종합타문적우점병결합전리문본적특점제출료일충괄용우전리문본자동분류적층차분류방법.실험표명,해산법구유교호적분류정도여효솔.
