信息技术
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신식기술
INFORMATION TECHNOLOGY
2013年
3期
9-13
,共5页
白书奎%韩立新%殷俊环%郑晓刚%张银川%曾晓勤
白書奎%韓立新%慇俊環%鄭曉剛%張銀川%曾曉勤
백서규%한립신%은준배%정효강%장은천%증효근
隐马尔可夫模型%中文分词%贝叶斯%Boosting算法
隱馬爾可伕模型%中文分詞%貝葉斯%Boosting算法
은마이가부모형%중문분사%패협사%Boosting산법
文中设计并实现了一种舆情分析中的文本分类方法.使用改进的隐马尔可夫分词方法对文本分词,结合Boosting算法生成动态停用词词库的贝叶斯文本分类方法对测试数据集分类.实验数据表明,该分类方法能取得较好的文本分类结果.
文中設計併實現瞭一種輿情分析中的文本分類方法.使用改進的隱馬爾可伕分詞方法對文本分詞,結閤Boosting算法生成動態停用詞詞庫的貝葉斯文本分類方法對測試數據集分類.實驗數據錶明,該分類方法能取得較好的文本分類結果.
문중설계병실현료일충여정분석중적문본분류방법.사용개진적은마이가부분사방법대문본분사,결합Boosting산법생성동태정용사사고적패협사문본분류방법대측시수거집분류.실험수거표명,해분류방법능취득교호적문본분류결과.
