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基于归纳学习的Internet文本信息发掘与过滤

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该文以Internet中的信息获取与知识发现为背景，利用基于概率统计的归纳学习方法，通过对训练样本集合中的有效词统计、标注来构造领域关键词库，获得文本类属的参数估计，并利用参数估计值判断测试样本的可信度。通过不同领域的样本集合进行文本分类算法的研究，获取基于知识的网络信息分类与过滤机制，文中对所用的理论方法及其实现模型进行了讨论，并给出了相应的实验结果及应用实例。

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来源
《第三届全球智能控制与自动化大会》|2000年|2749-2752|共4页
会议地点合肥
作者
杨波; 刘斐; 孙奕奇;
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作者单位

中国科学技术大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;情报检索;
关键词
文本信息; 类属概率; 归纳学习; 信息过滤; 信息检查; 信息发掘;

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