【摘 要】
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设计并实现了带有主题词结构的政府公文分类系统,在公文分类预处理过程中充分利用主题词所携带的类别信息,运用随机关键词产生技术和Bootstrapping学习方法对公文文本特征空间进行转换并降维,实现了一个不同于传统的文本分类预处理过程,使公文分类系统的性能得到了提高。基于随机关键词产生技术和Bootstrapping学习方法的公文分类系统分类效果优于普通分类器。
【机 构】
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辽宁金融职业学院信息技术系,东北大学信息科学与工程学院
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设计并实现了带有主题词结构的政府公文分类系统,在公文分类预处理过程中充分利用主题词所携带的类别信息,运用随机关键词产生技术和Bootstrapping学习方法对公文文本特征空间进行转换并降维,实现了一个不同于传统的文本分类预处理过程,使公文分类系统的性能得到了提高。基于随机关键词产生技术和Bootstrapping学习方法的公文分类系统分类效果优于普通分类器。
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