Web信息分類與自動摘要的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著Internet的不斷發(fā)展,網(wǎng)上的信息極度膨脹,網(wǎng)絡(luò)用戶越來越難以從信息海洋中快速有效的查找到所需要的信息.為了解決這一難題,要求人們在Internet這樣一個動態(tài)變化的環(huán)境下對信息進行收集、分析、分類、評價以提供有效的信息服務(wù).本文以網(wǎng)頁文本信息為研究對象,針對網(wǎng)頁信息內(nèi)容多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點,從理論和應(yīng)用兩個角度對網(wǎng)頁文本信息的分類方法和自動摘要做了深入研究.運用正向最大和逆向最大分詞算法對網(wǎng)頁提取的文本信息進行分詞,使用K-m

2、eans聚類算法,Bayers分類算法對信息進行分類,設(shè)計并實現(xiàn)了適合于新聞網(wǎng)頁信息的自動分類器.詳細分析了主題詞的結(jié)構(gòu)成分,并對所有超文本標記進行分析,將等九個重要的標記在進行主題詞評價的時候被分配更大的權(quán)重,設(shè)計了主題詞權(quán)重系數(shù)公式,結(jié)合句子位置信息計算句子得分、根據(jù)句子得分利用LUHN和LSA算法進行摘要提取,最終設(shè)計并實現(xiàn)了一套Web自動文本摘要原型系統(tǒng).經(jīng)實驗表明,改進了主題詞評價標準后,利用LUHN、LSA算法</p> </div> </div> <div id="hoqsvno" class="main-nav"> <a href="/" title="眾賞文庫" class="themeHoverColor0">眾賞文庫</a><span id="vtlhpro" class="arrow">></span> <a href="/c-0.html" title="全部分類" class="themeHoverColor0">全部分類</a><span id="unfwtar" class="arrow">></span> <a href="/c-00001000100000100001.html" title="畢業(yè)設(shè)計" class="themeHoverColor0 ">畢業(yè)設(shè)計</a> </div> <div id="1obyuse" class="intro-wrap"> <h4>溫馨提示</h4> <ul> <li>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。</li> <li>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。</li> <li>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。</li> <li>4. 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