搜索结果: 1-4 共查到“自然语言处理 维”相关记录4条 . 查询时间(0.982 秒)
文本分类中一种混合型特征降维方法
文本分类 特征选择 特征抽取 主成分分析
2009/8/7
提出一种基于特征选择和特征抽取的混合型文本特征降维方法，分析基于选择和抽取的特征降维方法各自的特点，借助特征项的类别分布差异信息对特征集进行初步选择。使用一种新的基于PCA的特征抽取方法对剩余特征集进行二次抽取，在最大限度减少信息损失的前提下实现了文本特征的有效降维。对文本的分类实验结果表明，该特征降维方法具有良好的分类效果。
维、哈、柯全文搜索引擎检索器的关键技术
在线处理 检错 词根切分
2009/8/5
研究维、哈、柯全文搜索引擎检索器的关键问题，提出有效的解决方法，包括在用户计算机没有安装本地输入法和字库的情况下输入维、哈、柯文检索词并正常显示搜索结果，针对具有高拼写错误率的维、哈、柯文检索词进行检错、纠错处理，返回给用户正确而全面的搜索结果等。实验结果表明，该方法为用户提供方便的同时明显提高了维、哈、柯文搜索引擎的查全率和查准率。
基于CCIPCA和ICA降维的文本分类研究
特征降维 独立成分分析 支持向量机
2009/7/21
文本分类中采用向量空间模型来表达文本特征，维数巨大，关键是对高维的特征集进行降维处理，而一般的分解算法无法处理大规模的高维问题。采用CCIPCA与ICA相结合的特征提取方法可以有效地实现文本特征降维。实验结果表明降维提高了分类器的效率和效果。