中文文本分類(lèi)中的特征選擇研究
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目的： 隨著信息技術(shù)不斷前進(jìn)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展和普及，信息呈近乎爆炸的形式急速膨脹。無(wú)論網(wǎng)絡(luò)上、企業(yè)中或是個(gè)人系統(tǒng)上，都有海量的信息需要處理。文本作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中信息的最重要表現(xiàn)形式之一，其增長(zhǎng)速度更為驚人。如何在海量文本庫(kù)中搜尋、過(guò)濾和管理這些文本成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要手段之一，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)技術(shù)可以在較大程度上解決文本庫(kù)雜亂無(wú)章的現(xiàn)象，幫助人們將大量的文本自動(dòng)分門(mén)別類(lèi)，從而更好地把握文本信息，使信息的價(jià)值最大化。 在采用向量空間模型對(duì)文本進(jìn)行表示的情況下，文本分類(lèi)的最大特點(diǎn)和困難之一是特征空間的高維性和文檔表示向量的稀疏性。中文的詞條總數(shù)有二十多萬(wàn)條,尋求一種有效的特征抽取算法,降低特征空間的維數(shù),提高分類(lèi)的效率和精度,成為文本自動(dòng)分類(lèi)中需要首先面對(duì)的重要問(wèn)題。特征選擇是解決這個(gè)問(wèn)題的有效方法。 本選題的核心目的就在于研究如何進(jìn)行特征項(xiàng)的選取，使得分類(lèi)的效率和效果最好。 思路： 首先需要理解中文文本分類(lèi)技術(shù)以及應(yīng)用的框架，熟悉中文文本分類(lèi)技術(shù)的各個(gè)組成部分，然后搭建一個(gè)中文文本分類(lèi)的輔助平臺(tái)（包括分詞組件、分類(lèi)器、測(cè)試文檔集、訓(xùn)練文檔集，大部分都可以從開(kāi)源軟件或公開(kāi)資料里獲得），在輔助平臺(tái)的基礎(chǔ)上研究特征相的提取并用實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)之。 方法： 通過(guò)閱讀大量的資料或文檔學(xué)習(xí)所要用的知識(shí)和技術(shù)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證自己的想法和理論。 相關(guān)支持條件： PC、java或C++開(kāi)發(fā)環(huán)境、中文文本分類(lèi)輔助平臺(tái)（自己搭建）、Internet ...
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