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声明及学位论文使用授权声明
1绪论
2文本分类中常用的机器学习方法
3中文文本自动分词
4训练模块
5 训练结果评测模块
6用户端模块
7 总结与展望
致谢
参考文献
王燕萍;
南京理工大学;
向量空间模型; 机器学习; 反垃圾短信; 文本分类; 手机短信;
机译:基于CMPP协议的气象灾害预警短信网关接口系统设计与实现(英文)
机译:基于向量空间模型和人工神经网络的短信垃圾邮件分类
机译:基于短信服务的遥控器的设计与实现
机译:基于传输过滤过程的反垃圾短信系统设计
机译:交互主题3.0版:一种智能系统,供现代语言学生的教师使用适当的多语言作为媒体文本的设计者和解释者。
机译:设计和实施基于短信的创新警报系统(RapidSMS-MCH)以监测卢旺达的怀孕情况并减少孕产妇和儿童的死亡
机译:基于Web的国家税务局短信管理系统的设计与实现
机译:基于属性的多语言数据库系统功能接口的设计与实现
机译:服务器实现基于手机网络的短信服务,实现基于手机网络的短信服务的方法,基于手机网络的短信服务系统以及可读取的信息。计算机在同一软件中录制了软件
机译:用于开发单语文档的基于计算机的系统和方法基于计算机的系统,用于翻译外语源中的文本输入,并且基于计算机的单,多语翻译方法涉及用于翻译语言源中的文本的计算机。一种基于计算机的语言开发方法用于文档开发单,多语言翻译和领域模型三方
机译:投票方式发送反垃圾短信系统
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