【摘 要】
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随着网络的迅猛发展,自动信息处理越来越成为人们获取大量信息不可缺少的工具.文本自动分类作为文字信息处理的重要研究方向,它是指在特定的分类体系下,根据文本的内容自动判
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随着网络的迅猛发展,自动信息处理越来越成为人们获取大量信息不可缺少的工具.文本自动分类作为文字信息处理的重要研究方向,它是指在特定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程.该文对文本分类中所涉及的关键技术,包括向量空间模型(VSM)、特征提取和编码、BP神经网络训练方法等,进行了一些探讨和尝试.改进了传统的互信息定义,解决了各个类别样本数目不均衡问题,提出了自己的特征词条提取方法;在对特征词条编码的基础上,进行了文本编码,同时解决了各个类别的特征词条的数目不均衡对文本分类的影响,然后使用编码后的文本作为训练样本和测试样本,进行文本分类和测试.该文使用BP神经网络作为分类器实现了一个简单的文本分类系统,并得出了比较理想实验结果.通过实验系统说明了使用改进的互信息对文本进行编码、利用BP人工神经网络作为分类器是一种分类效果很好的文本分类方法.
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