搜索资源列表
class
- 中文文本分类可以对已经分好词的文本进行分类,先自己导入数据,用libsvm中的svm进行分类和预测,特征用tfidf算法,还利用卡方检验进行了特征选择,可自行设定阈值-text mining
PMl-IR
- Blog信息源和信息量的广泛增长给中文文本分类带来了新的挑战。本文提出了—种基于PMI—IR算法的四种情感分类方法来对Blog文本进行情感分类。该方法以情感词语为中心,通过搜索引擎返回的结果来计算文本 中的情感要素和背景情感词之问的点互信息值,从而对文本进行情感分类。该方法在国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中-心2008年度的Blog语料和COAE2008的语料上分别进行了测试。与传统方法相比准确率和召回率都有了较大的提高。-Development ofBIog texts info
合工大自然语言处理报告代码
- 四、中文词法分析系统 1、实验要求 语料库:1998-01-2003版-带音.txt 要求:根据构建的单词词典和双词词典,用n-gram模型,或者前向最长匹配,或者后向最长匹配等算法,鼓励用更复杂一些的方法来进行,包括隐马尔科夫模型和条件随机场模型。 二、宋词自动生成 1、实验要求 语料库:ci.txt 要求:输入词牌,基于宋词的词典和宋词的词牌,可以随机或者按照语言模型,自动生成宋词。设计相应的Ui或者Web界面。 实现了隐马尔科夫模型分词