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基于DCM的中文文本分类
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中师范大学网络教育学院,武汉430079, [2]华中师范大学计算机科学与技术系,武汉430079, [3]广州金融学院应用数学系,广州510521
  • 相关基金:国家973重点基础研究发展规划资助项目(2004CB318104);国家自然科学基金资助项目(60442005).
中文摘要:

当前提出的中文文本分类或多或少都存在分类速度或分类效果不佳的问题。使用DCM分类方法.采用国家语委平衡语料库进行分类测试,取得了开放测试平均查全率90.35%、平均准确率90.87%和封闭测试平均查全率98.36%、平均准确率98.74%的分类效果,说明DCM算法在分类效果上优于目前其他的中文文本分类方法。

英文摘要:

There are having some limitations in classification speed and result in current classification method.So this paper employ DCM method and the Modern Chinese Corpus of State Language Commission as training set for Chinese text classification,which results in 90.35% average in open test experiment, (with 90.87% average precision) and 98.36% average in close test experiment (with 98.74% average preeision).All that proved that the DCM algorithm is excelled other current method of Chinese text classification.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
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  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887