乔立秋
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于资源优化神经网络(RON)的文本分类方法
- 2010年
- 应用有指导的机器学习方法实现了一个文本分类器。运用改进型的CHI统计量方法对分词结果进行特征提取,对传统的TF-IDF加权公式进行了一些改进(称之为:ETF-IDF),运用资源优化神经网络RON(Resource-optimizing Networks)构建分类器。在复旦大学提供的中文文本分类语料库上进行分类实验,实验结果表明该分类器较之BP算法有较高的分类质量,且ETF-IDF加权公式较之传统的TF-IDF加权公式有其优越性,提高了分类的精度和性能,满足了中文文本自动分类的要求。
- 张燕平乔立秋朱远枫徐庆鹏
- 关键词：文本分类RON
- 基于资源优化神经网络(RON)的中文网页分类方法研究
- Internet自诞生以来,发展十分迅速。网络上的信息资源更是呈爆炸式增长。人们要在互联网这个海量的信息源中精确地得到自己想要的信息显得十分困难。因此,搜索引擎的出现,极大地方便了Internet用户,使得快速有效地获取...
- 乔立秋
- 关键词：资源优化神经网络中文网页
- 文献传递
