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权小军

作品数：2 被引量：2H指数：1
供职机构：中国科学技术大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇电子文本
  • 1篇英文
  • 1篇语义
  • 1篇语义结构
  • 1篇语义索引
  • 1篇索引
  • 1篇主题
  • 1篇文本
  • 1篇文本分类
  • 1篇GIBBS抽...

机构

  • 2篇中国科学技术...

作者

  • 2篇权小军
  • 1篇林洋港
  • 1篇罗奇鸣
  • 1篇陈恩红

传媒

  • 1篇中国科学技术...

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于潜在语义结构的文本层次分类
随着网络的迅速发展，网页，电子邮件，数据库数字图书馆等电子文本成几何级数不断增长，如何有效地处理这些海量数据，并将其按照某种给定的模式进行归类是一个非常重要的课题。文本分类技术的基本任务就是根据文档内容，从给定的标记集中...
权小军
关键词：电子文本文本分类语义索引语义结构
文献传递
基于概率主题的文本层次分类(英文)被引量：2
2009年
概率主题模型是一种统计生成模型,它从文档集合中抽取一系列主题,并将这些文档表示为不同主题依照一定概率混合而成.通过这种模型发现的主题,能揭示文档的语义信息,在很多领域都有着广泛的应用.为此基于概率主题模型,提出了一种新的层次文本分类方法.该方法首先利用Gibbs抽样提取一系列主题,然后计算测试文档和每个类的基于主题的相似度.在20 News Groups数据集上的实验结果表明,该方法的分类性能明显超越支持向量机分类方法.
权小军林洋港罗奇鸣陈恩红
关键词：GIBBS抽样
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