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提出一种中心向量模型与万有引力模型相结合的文本分类的方法（CGMV）.引入了类内信息熵和类间边界置信度,解决了传统模型下类间分布不均匀与类内个别样本分布稀疏从而导致分类准确度下降的问题.经过实验证明CGMV算法提高了文本分类的准确率.
基于中心向量法与万有引力模型相结合的文本分类
【摘 要】
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提出一种中心向量模型与万有引力模型相结合的文本分类的方法（CGMV）.引入了类内信息熵和类间边界置信度,解决了传统模型下类间分布不均匀与类内个别样本分布稀疏从而导致分类准
【机 构】
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南京工业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2017年11期
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