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搜索资源 - text classification
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中文文本分类相关算法的研究与实现，介绍文本分类方法-Chinese text classification research and implementation of related algorithms, text classification introduced
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文本降维的新技术。含隐语义分析，在文本分类、聚类等领域都有广泛前景。-A new text dimension reduction techniques. With implicit semantic analysis, text classification, clustering and other fields have a wide prospect.
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人工智能。基于朴素贝叶斯的文本分类器，测试正确率较高。-Artificial intelligence. Naive Bayes text classification based on, test accuracy is higher.
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详细介绍了基于支持向量机的文本分类方法，做文本分类的朋友快下-Described in detail in the text based on support vector machine classification, text classification made friends quickly under
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用中科院的分词系统实现文本分类，文本分类的方法为K-With the CAS system to achieve the sub-word text classification, text classification method for KNN
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李荣陆老师做的文本分类器，用中科院分词系统做的，分类方法用的是SVM和K-Rong Lu teachers do text classification, word segmentation system with the Chinese Academy of Sciences to do, classification using a SVM and KNN
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本文通过对Bayes、KNN、SVM 应用于中文文本分类进行比较实验研究。
应用ICTCLAS 对中文文档进行分词，在大维数，多数据情况下应用TFIDF 进行
特征选择，并同时利用它实现了对特征项进行加权处理，使文本库中的每个文本
具有统一的、可处理的结构模型。然后通过三类分类算法实现了对权值数据进行
训练和分类。-Based on the Bayes, KNN, SVM applied to compare the Chinese text ca
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50个类别，每个类别50个样本，用于文本分类的数据集，解决多类单标签问题-50 categories are each 50 samples, used for text classification data sets to address the problem of multi-class single-label
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文本分类软件c++（中科大分词软件+knn分类器）-Text classification software c++ (USTC segmentation software+ knn classifier)
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Introduction to Information Retrieval is the first textbook with a coherent treatment
of classical and web information retrieval, including web search and
the related areas of text classification and text clustering. Written from a
computer sci
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基于KNN+SVM算法的文本分类器，附带权威的分词词库及算法，有界面，程序可正常使用-KNN+ SVM-based text classification algorithm, with the authority of the sub-word thesaurus and algorithm, a interface, the program can be used normally
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数字图像处理及实例应用，包括图像的边缘检测，阈值分割算法，文字与非文字区域的划分-And examples of digital image processing applications, including edge detection, threshold segmentation algorithm, text classification with non-text area
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Text classification dataset
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本程序是用Matlab编写的用KNN算法解决文本分类问题的程序。-The program is written in Matlab using KNN algorithm to solve the text classification procedures.
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文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。
信息采集 将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置。
信息分析和处理 对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。
信息的分类判别 对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别
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朴素贝叶斯模型的源代码，可以用于文本分类-Naive Bayes model source code, can be used for text classification
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本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的 Web 文本分类模型，利用粗糙集的属性约简方法，减少支持向量机训练数据的维数，提高 Web 文本分类的性能与效率.-This article advances a Web text classification model which synthesis rough set and support vector machine. Using the rough set’s attribute reduction method to reduce the di
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词汇分类 相似度计算 文本语料分析 归类 知网数据分类-Word text corpus classification Similarity analysis of data classified Text Classification
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Several Clustering and classification methods for text documents
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text classification sample
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