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面向化学领域网络资源的文本自动分类算法
梁春燕; 夏诏杰; 郭力
2004
Source Publication华南理工大学学报(自然科学版)
IssueS1Pages:52-57
Abstract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.
Keyword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
Document Type期刊论文
Version出版稿
Identifierhttp://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/5167
Collection研究所(批量导入)
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GB/T 7714
梁春燕,夏诏杰,郭力. 面向化学领域网络资源的文本自动分类算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版),2004(S1):52-57.
APA 梁春燕,夏诏杰,&郭力.(2004).面向化学领域网络资源的文本自动分类算法.华南理工大学学报(自然科学版)(S1),52-57.
MLA 梁春燕,et al."面向化学领域网络资源的文本自动分类算法".华南理工大学学报(自然科学版) .S1(2004):52-57.
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面向化学领域网络资源的文本自动分类算法_(438KB) 限制开放CC BY-NC-SAApplication Full Text
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