经常从网站下载小说,但单个文件太大,自己写的txt文件分割小程序,适合有运行环境的程序员使用(java)
TF-IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(TermFrequency),IDF意思是逆文本
将两个dll文件添加上,将libs里的添加上,即可用了。
用JAVA编写的中文智能源程序,用户也可以自己设置一些常用语句。对于研究搜素引擎的学者来说最适合不过了。
本文提出一个电子文档的自动分类的模型:基于《知网》之上,经过对文档的关键词的抽取和排岐, 进而得到关键词的概念,再对关键词的概念进行综合而得到该文本的所属的类别,实验证明该模型有较好的效果。
为更好地挖掘文本信息,研究了将两步策略用于中文短文本分类的3个关键问题,提出了基于组合朴素贝叶斯(NB)和K近邻(KNN)分类器的两步中文短文本分类方法:(1)直接利用NB和KNN的输出构造其对应的二
今天小编就为大家分享一篇关于Python英文文本分词(无空格)模块wordninja的使用实例,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
本报告包括详尽完整的文本分类处理过程,包括语料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建(CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值)。并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中
文本分类技术作为文本数据处理的一种重要手段,如何提高文本分类的效率具有重大的意义。基于传统的文本分类技术采用TFIDF算法计算权重没有考虑特征项在类别间的分布情况而影响了文本分类效果。本文通过对TFI
提出了一种基于概念网络和主题概念树的文本分类算法。该算法可以根据关联度传播模型对未知文本中的一些概念进行一定程度上的语义复合。
