版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文研究內(nèi)容基于國家自然科學(xué)基金項目“項目管理中項目關(guān)聯(lián)分析與立項決策支持系統(tǒng)研究”,項目的相關(guān)性分析依據(jù)項目建議書的研究內(nèi)容,這里涉及的一個基本問題就是文本分類問題。 文本分類問題涉及到文本模型表示、特征選擇、分類算法以及權(quán)重設(shè)置等多種方法的綜合應(yīng)用,需要針對不同的文本集合特點選擇合適的分類方案。本文目的是針對不同類型的文本集合,提出一種判斷類型的方法,結(jié)合文本集合類型與分類相關(guān)方法特點,分析可行分類方案,通過實驗驗證可行方案
2、分析的正確性并找出最佳分類方案,最后通過實例驗證可行方案與最佳方案的正確性。并根據(jù)應(yīng)用要求開發(fā)一種集成多種文本相關(guān)分類方法的原型系統(tǒng)。 首先是文本分類相關(guān)方法的特點分析。針對文本分類方法包括文本表示模型、文本分類算法、特征選擇方法以及權(quán)重設(shè)置方法等,根據(jù)定義并參考一些文獻(xiàn)分析并總結(jié)了各種方法的優(yōu)勢與不足。 其次是文本集合的特點分析及文本分類方案的構(gòu)造與選擇。重點分析了不同類別結(jié)構(gòu)的文本集合的特點,并提出在類別結(jié)構(gòu)上不同類
3、型的文本集合的類型判斷方法與判斷標(biāo)準(zhǔn)。針對不同類型特點,結(jié)合分類方法的特點分析可行分類方案并給出最佳分類方案的評價標(biāo)準(zhǔn)和選擇方法,通過實驗得出最佳分類方案同時驗證了可行方案的正確性。 第三是分類原型系統(tǒng)分析與設(shè)計。本文對集成多種分類方法的文本分類原型系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計與實現(xiàn)。根據(jù)對文本自動分類流程的分析并考慮系統(tǒng)的安全性、靈活性和易維護(hù)性進(jìn)行系統(tǒng)的設(shè)計。 最后是分類原型系統(tǒng)的實現(xiàn)與應(yīng)用實例。本文依靠實現(xiàn)的文本分類原型系統(tǒng),對兩
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 文本分類特征選擇方法研究.pdf
- 文本分類的特征選擇和分類方法研究.pdf
- 文本分類中特征選擇方法研究.pdf
- 文本分類方法及應(yīng)用研究.pdf
- 文本分類中特征選擇方法研究--維吾爾語系.pdf
- 短文本分類方法研究.pdf
- 中文微博短文本主題挖掘方法研究與原型系統(tǒng)開發(fā).pdf
- 維吾爾文文本分類中特征選擇方法的研究.pdf
- 高性能特征選擇及文本分類算法研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)輿情文本分類系統(tǒng)研究與開發(fā).pdf
- Web文本分類方法研究與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf
- 文本分類中的特征選擇研究.pdf
- 基于RLS-MARS特征選擇的文本分類方法研究.pdf
- 中文文本分類特征選擇方法的研究與實現(xiàn).pdf
- 文本分類的屬性選擇與多標(biāo)記轉(zhuǎn)換方法研究.pdf
- 文本分類特征選擇與分類算法的改進(jìn).pdf
- 三網(wǎng)融合下文本分類的特征選擇方法研究.pdf
- 基于類別的特征選擇算法的文本分類系統(tǒng).pdf
- 文本分類中特征選擇算法研究.pdf
- 基于SVM的文本分類系統(tǒng)中特征選擇與.pdf
評論
0/150
提交評論