一个无需词典支持和切词处理的中文文档分类系统

被引：22

作者：

周水庚

关佶红

胡运发

周傲英

机构：

[1] 武汉大学软件工程国家重点实验室!武汉

[2] 武汉大学计算机学院!武汉

[3] 复旦大学计算机科学与工程系!上海

来源：

计算机研究与发展 | 2001年 / 07期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

中文文档分类; N-gram信息; 属性选择; Bayes分类; kNN法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

报道了一个无需词典支持和切词处理的中文文档分类系统 .其特点是利用 N - gram信息进行中文文档分类 ,使中文文档分类摆脱了对词典和切词处理的依赖 ,实现了中文文档分类的领域无关性和时间无关性 ;采用开放的体系结构使文档分类系统易于功能扩充和性能完善 .测试结果表明该系统具有令人满意的分类性能 .

引用

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