【摘 要】
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针对现有文本分类模型的表现度低且缺乏容易理解的表示形式,提出一种模糊语法方法,并将其应用到犯罪文本分类中。根据定义的语法词典,将文本转化为模糊语法;将派生语法结合为
【机 构】
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重庆邮电大学移通学院计算机科学系,郑州成功财经学院信息工程系,重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究基金项目（KJ1402002）
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针对现有文本分类模型的表现度低且缺乏容易理解的表示形式,提出一种模糊语法方法,并将其应用到犯罪文本分类中。根据定义的语法词典,将文本转化为模糊语法;将派生语法结合为更加紧凑的语法,获取学习文本模型的一般表示;将学习的模糊语法与测试集合进行匹配,根据解析隶属度的级别进行分类。与支持向量机、朴素贝叶斯、boosting方法和k最近邻等方法相比,所提FGM算法的性能与其它机器学习方法的性能类似;学习模型发生轻微变化,不需要传统方式的重建;在有些方面更加突出,如其在对爆炸事件的分类中获取了最高的F值（83%左右）
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