基于语义的Web文本分析技术

没有积分了。上传一些电脑里面下载的看的论文。不知道可不可以

本体等的一系列知识，pdf格式扫描书，基于本体系统的趋势和研究，知识组织

文本分类算法的基础描述,基于质心的半监督文本分类算法的具体描述,

针对传统分类算法在处理短文本时的不足,提出了一种基于搜索的NaiveBayes文本分类方法。该分类方法对文本数据集规模、文档长度、类别数量、分布等情况综合考虑,对朴素贝叶斯算法进行改进,将搜索技术应用

从文本分类由美国学者H．P．Luhn教授在1957年第一次被提出来，现今文本分类已经成为数据挖掘领域非常重要的～个分支，它已经在搜索引擎等领域有较好的应用．文本分类中特征选择是降低特征空间维数提高分

近年来卷积神经网络和循环神经网络在文本分类领域得到了越来越广泛的的应用。提出一种卷积神经网络和长短时记忆网络特征融合的模型,通过长短期记忆网络作为池化层的替代来获得长期依赖性,从而构建一个联合CNN和

基于朴素贝叶斯的文本分类，原文地址：http://yuanmuqiuyu2000.blog.sohu.com/198789412.html

基于内容的文本分类系统，使用libsvm进行分类。

本文提出的基于事件卷积特征的模型，在利用事件含有语 义和语言结构信息的特点上，使用卷积神经网络提取事件特征， 并在新闻语料的分类上取得了良好的性能。

该文档主要是基于SVM的文本分类器的算法设计与实现