科技信息
科技信息
과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2010年
5期
76-77
,共2页
文本分类%特征提取%BP神经元网络
文本分類%特徵提取%BP神經元網絡
문본분류%특정제취%BP신경원망락
Web文本分类是Web文本挖掘的一项重要技术,它是一种基于主题分类的指导,能够使用户在快速地找到想要的资源和知识.文本分类过程中,首先采用向量空间模型对Web文本进行特征提取,然后将得到的数据集分成样本数据集和测试数据集,将样本数据集输入BP神经元网络进行分类,网络经过训练后,输入测试数据集进行验证.实验结果证明BP神经元网络在文本分类领域有着较好的实用价值.
Web文本分類是Web文本挖掘的一項重要技術,它是一種基于主題分類的指導,能夠使用戶在快速地找到想要的資源和知識.文本分類過程中,首先採用嚮量空間模型對Web文本進行特徵提取,然後將得到的數據集分成樣本數據集和測試數據集,將樣本數據集輸入BP神經元網絡進行分類,網絡經過訓練後,輸入測試數據集進行驗證.實驗結果證明BP神經元網絡在文本分類領域有著較好的實用價值.
Web문본분류시Web문본알굴적일항중요기술,타시일충기우주제분류적지도,능구사용호재쾌속지조도상요적자원화지식.문본분류과정중,수선채용향량공간모형대Web문본진행특정제취,연후장득도적수거집분성양본수거집화측시수거집,장양본수거집수입BP신경원망락진행분류,망락경과훈련후,수입측시수거집진행험증.실험결과증명BP신경원망락재문본분류영역유착교호적실용개치.
