面向化学领域网络资源的文本自动分类算法

被引：3

作者：

梁春燕

夏诏杰

郭力

机构：

[1] 中国科学院过程工程研究所

[2] 中国科学院过程工程研究所北京 100080

来源：

华南理工大学学报(自然科学版) | 2004年 / S1期

关键词：

机器学习; 化学主题搜索引擎; 文本自动分类; k-近邻方法; 隐含语义检索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.09 [];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

为了提高化学主题搜索引擎的查询效果,采用距离加权七一近邻分类算法来进行自动分类.为了测试该算法对化学领域网络资源进行分类的效果,文中使用化学化工资源导航系统ChIN人工积累的资源和描述信息作为数据集,并采用基于化学领域的多层次分类体系进行分类.经测试,系统微平均值Fmicro最高可达到71％.文中还就文档的关键词和数据集的熵对分类性能的影响进行了讨论.结果表明,该算法能较好地应用于化学领域网络资源的自动分类.

引用

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