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Web文本分类及其维、哈、柯多文种信息检索中的应用研究

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研究维、哈、柯多文种信息检索中web文本分类问题。根据维、哈、柯Web文本具有结构信息的特点,提出了分类系统框架,采用了基于KNN的Web文本分类方法,并结合具体实验在对数据进行预处理的基础上实现了KNN分类算法。实验表明,KNN方法在Web文本分类中能够获得较好的分类效果。

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来源
《第三届全国少数民族青年自然语言信息处理、第二届全国多语言知识库建设联合学术研讨会》|2010年|97-99|共3页
会议地点乌鲁木齐
作者
海丽且木·艾沙; 维尼拉·木沙江;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
Web文本; 文本分类; 特征提取; KNN算法;

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专利

1. 维、哈、柯多文种搜索引擎中web文本分类的研究 [J] . 海丽且木·艾沙 ,维尼拉·木沙江 . 新疆大学学报（自然科学版） . 2011,第003期
2. 基于二叉树的多类SVM在Web文本分类中的应用研究 [J] . 古丽娜孜 ,孙铁利 . 新疆大学学报（自然科学版） . 2011,第001期
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