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文檔簡介
1、本文對文本分類和聚類中若干問題進行了研究。主要包括兩個方面: 第一,探討了基于統(tǒng)計模型的文本分類。主要研究了傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型方法在文本分類領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先,研究了基于貝葉斯方法的文本分類技術(shù)。在此基礎(chǔ)上,利用加權(quán)的方法提出了一種改進的貝葉斯算法。其次,研究了如何利用無標(biāo)簽樣本進行學(xué)習(xí)的問題。通過采用轉(zhuǎn)導(dǎo)推理,整合了無標(biāo)簽樣本和有標(biāo)簽樣本的學(xué)習(xí)。最后,探討了字符級統(tǒng)計方法在文本分類中的應(yīng)用。 第二,探討了基于分類器集成的文
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