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基于K-最近距离方法的哈萨克语报纸分类初探

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本文利用K-最近距离的方法对哈萨克语报纸进行分类,初步实现了利用统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征词,且计算特征的权重值时不仅考虑词频,还利用了特征的集中度、分散度,经过训练和统计对哈萨克文文本形成特征的权重向量,之后根据K-最近距离判断测试文本的所属类别,从而实现了本文提出的哈萨克语报纸分类的目标。

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来源
《第四届全国学生计算语言学研讨会(SWCL-2008)》|2008年|392-398|共7页
会议地点太原
作者

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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
文字处理; 哈萨克语; 文本分类; 数理语言学;

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