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一种新的基于统计的自动文本分类方法
- 一种新的基于统计的自动文本分类方法-based on a new statistical method of automatic text classification
一种实用高效的文本分类算法
- 一种实用高效的文本分类算法-a practical and efficient algorithm for text classification
一个基于概念的中文文本分类模型
- 一个基于概念的中文文本分类模型-a concept based on the Chinese text classification model
文本分类中结合评估函数的权值调整技术
- 文本分类中结合评估函数的权值调整技术
stop.rar
- 本代码用c语言编写，用于在文本分类预处理过程中停用词的去除。
KNN(CSHARP).rar
- 文本分类算法KNN的C#实现源码
Kmeans和Bayes的文本分类实现
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knn文本分类
- 一个用knn算法实现的文本分类系统。
lucene.rar
- java中lucene的源代码，用于文本分类的一个很好的工具，是由一个著名的语言研究者编写的,lucene code for java
SVM.VC实现的中文文本分类器
- 一种使用VC实现的中文文本分类器,实现了支持向量机,一种使用VC实现的中文文本分类器,实现了支持向量机
Perceptron-twotextcategory.rar
- 感知器神经网络对简单的句子进行分类的程序, 可以扩展为对文章进行文本分类,Perceptron neural network for simple sentence classification procedures can be extended for text classification articles
svm.rar
- 中文文本分类，应用SVM对中文文本进行分类，具有高性能,Chinese text classification, applications to the Chinese version of SVM for classification, with high-performance
text_tfidf
- 文本相似度计算(tfidf),可用文本分类以及文本信息处理-Text Similarity Computing (tfidf), available for text classification and text information processing
SogouC.reduced.20061127
- 搜狗语料 关于文本分类语料库的问题搜狗实验室搜狗实验室(Sogou Labs)是搜狗搜索核心研发团队对外交流的窗口，期望通过这个平台，展现搜狗研发团队强大的研发-Sogou corpus corpus corpus on the issue of text categorization Sogou Sogou Lab Lab (Sogou Labs) is the core of R & D team Sogou search window for foreign exchanges,
chinese-text
- 文本分类语料库，经过编辑手工整理与分类的新闻语料与对应的分类信息。其分类体系包括几十个分类节点，网页规模约为十万篇文档-Text classification corpus, edited manually compiled and classification of news corpus and the corresponding classification information. Their classification system includes dozens of classi
libsvm实现文本分类源程序
- libsvm实现文本分类源序,其中： 1.0Beta ，是打包好的可执行的jar文件，运行前需要配置一下，具体看目录下的README.TXT； 程序工程，是源代码，不过并不是和1.0Beta里面的完全一致； 实验样例，用来进行试运行的文本文件； 语料库，包含了3000多份文档的语料库，用"抽取"将在单个文档中的多个类型的文本提取到ouput目录下
文本分类
- 文本分类算法的详解过程，可以帮助更好的理解文本分类(The detailed process of text categorization)
文本分类
- 实现新闻文本分类 ，算法，朴素贝叶斯，参数调整(news classfiy model selcetion and parameter)
基于朴素贝叶斯定理的文本分类
- 基于朴素贝叶斯定理的文本分类，附全部源程序(Text classification based on the simple Bias theorem)