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《第六届全国信息检索学术会议论文集》2010年
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标签特征和正文特征融合的SVM博客文本分类算法研究

刘秉权  李博  孙林  王宝勋  刘远超  
【摘要】：博客飞速发展,博客文本检索和分类的研究价值日渐凸显。博客文本的内容、风格缺乏规范性,为自动文本分类带来难度。博客作者通常为文章指定一个或多个标签,标签在很大程度上概括了文章涉及的内容,对博客文本分类有重要的作用。本文根据博客文本标签这一特点,提出了两种标签信息和正文信息融合的博客文本分类算法。实验结果表明,标签信息能够有效提高博客文本分类的性能。
【作者单位】：哈尔滨工业大学 智能技术与自然语言处理研究室
【基金】：国家自然科学基金(60973076) 教育部-微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.2009021)
【分类号】：TP393.092

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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9 李鑫;问题回答系统中的问题分类研究[D];复旦大学;2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 马安香;基于分类语义的Web信息抽取机制的研究与实现[D];东北大学;2005年
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7 付雪峰;基于模糊—粗糙集的文本分类模型[D];江西师范大学;2005年
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10 应晓敏 窦文华;技术架构[N];计算机世界;2003年
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