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基于背景学习的迭代式文本分类框架: 计算机及互联网的普及在带给人们的生活和工作丰富资源的同时也使信息呈现爆炸式增长。随着网络中文本数据呈指数级增长,信息的人工分类和管理也已经被计算机自动分类所替代。　　经过多年的研究和发展,文本自动分类领域已经开发出一些相...; 云飞; 关键词：文本分类朴素贝叶斯模型歧义消除; 文献传递

基于背景学习的迭代式文本分类框架被引量：2: 2015年; 随着网络文本数据呈指数级增长,信息的人工分类和管理逐渐被计算机自动分类所替代,相关领域经过多年的研究和发展已经开发出一些相对成熟的算法。研究分析发现:在文本预处理阶段歧义语段的划分始终是影响分类准确率的一个重要因素,至今仍未完全解决。结合互信息度理论,提出一种基于背景学习的迭代式框架,在此基础上通过对分词数据预处理来改进传统的基于朴素贝叶斯模型的文本分类算法,并使用新浪网不同类别数据对提出的迭代式框架进行实验评估,实验结果表明提出的基于背景学习的迭代式文本分类框架可行有效。; 石文娟龙舜云飞; 关键词：背景知识迭代朴素贝叶斯文本分类歧义消除

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云飞