文本自动分类研究

中文图书自动分类是对书名和摘要信息进行中文分词,为标题和摘要的特征词赋予不同的权重,根据特征词的权重对图书进行分类。基于svm的机器自动分类和层次分类两种自动分类方法相结合,是中文书目自动分类的有效途径。     

基于VSM的中文网页自动分类模型

通过对文本分类的相关技术进行深入研究，提出了一种基于VSM的中文网页自动分类模型的构造方法。     

网页自动分类技术概念分析

首先介绍和分析自动分类的种类和作用。然后在分析网页特征的基础上介绍两种常用的网页识别方法并研究其在网页分类应用中的现状,列举几种常用的特征提取方法并比较其在网页分类应用中的优劣,分析各种分类算法在网页分类的适用性并研究其发展和改进,简述分类评价指标。最后分析现有系统的特点。     

基础教育信息资源检索结果自动分类研究

该文从网络时代教育的特点入手,探讨了网络时代基础教育信息资源在检索中存在的一些问题,例如检索结果太多、精度不高等,提出一种基于K-NN的信息资源分类方法,对检索结果进行分类,使用户可更方便高效地定位检索需求,提高检索精度.测试结果表明该方法可以有效地提高特定主题信息搜索质量.     

基于机器学习的Web文本自动分类

提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的架构,提出了中文Web文档自动分类的主要技术问题。介绍了中文Web文档自动分类工具的总体设计,它主要包括网络蜘蛛、中文分词、特征选取和贝叶斯分类器等功能模块。最后对中文Web文档自动分类器进行了实验。     

文本素材资源的自动分类算法研究

教育资源建设是教育信息化的基础,而教育资源的有效应用必须以资源的准确分类为基础。教育部远程教育标准化委员会在《教育资源建设技术规范》(征求意见稿)中提出了教育资源的元数据结构和分类体系。为了提高资源分类的自动化程度,简化对资源的手工分类工作,本文提出了一个文本素材资源的自动分类算法,该算法基于向量空间模型和位置相关性原理设计,提高了原有向量空间模型算法的准确性。     

图书自动分类技术研究与实现

提出使用TF IDF算法与朴素贝叶斯算法相结合,实现图书的自动分类。首先需从互联网中爬取图书信息,主要包括图书基本信息、图书简介、图书目录等;其次,需要对爬取到的图书信息进行预处理,将同类图书的基本信息聚在一起,并进行分词去噪;然后使用TF IDF算法对每一类图书进行特征提取,获得每一类图书的特征;最后使用朴素贝叶斯算法,并利用训练好的分类特征,计算某本新书的具体分类。实验结果表明,该方法可以简化复杂的图书自动分类过程,提高分类效率,也能保证图书分类的准确性。     

基于VSM的中文网页自动分类模型

通过对文本分类的相关技术进行深入研究 ,提出了一种基于VSM的中文网页自动分类模型的构造方法     

基于KNN的中文文本自动分类研究

在介绍SVM和KNN分类算法的基础上,提出了一种新的、较简单的,但更为合理的基于表模型的文档表示方法,阐述了一种基于表模型的分类算法——TableKNN算法。通过实验比较TableKNN算法与传统KNN算法应用于文本分类的效果,证实了TableKNN算法在处理文本分类问题上的优越性。     

基于英文文本的自动文摘:技术与展望

自动文摘是通过人工智能技术 ,利用计算机从文章中自动提取内容生成摘要的方法。与传统手工生成文摘的方式相比 ,自动文摘能够从大量文本中快速高效地检索和获取信息 ,节省了时间和人力。本文对目前流行的两类主要的自动文摘方法 ,即机械式文摘和理解式文摘进行了分析比较 ,并介绍了自动文摘的未来发展方向     

基于贝叶斯分类的CSCL自动异质分组策略研究

异质分组是计算机支持的协作学习（CSCL）普遍采用的分组方式。研究表明,异质分组更有利于学生提高协作学习效果。但是目前较少有CSCL系统能够依据学习者个性特征对其成员实现自动异质分组。本文旨在依据学习者个性特征,利用贝叶斯分类方法实现CSCL系统中的自动异质分组。     

基于听觉图像的音乐流派自动分类

听觉图像构建的模拟模型依循了耳蜗本体特性,时域模型接纳了传递过来的声音而后变为可参照的二维图像。依照图像细化的类别以便于自动区分现有的音乐流派,解析了不同情形下的音乐强度。针对于音乐流派,解析了听觉图像基础之上的自动分类,探析适宜的分类思路。     

决策树ID3分类算法在文本分类中的应用研究

文本分类在自然语言分类中起着重要作用,将决策树ID3算法应用与文本分类,对数字图书馆的部分文本信息分类,提出一个基于ID3决策树的文本分类算法,取得了良好的实验结果。     

文本自动分类研究进展

通过介绍文本分类的过程及其关键技术,讨论了文本表示、分类算法、分类器性能评价原理和方法,最后对文本分类今后的发展进行了展望。     

基于内容的中文网页自动分类系统

文章阐述了国内在基于内容的中文网页自动分类方面所做研究工作的发展现状,分析了已有工作的特点;在此基础上,结合自己的工作提出了一个基于内容的中文网页自动分类系统分析.给出了系统的总体结构设计思想和总体结构框架,以及组成系统的各个模块的功能和结构描述.按照该系统的设计思想和进一步的详细设计可以搭建一个系统化的、功能较为全面的、具有较高效率的中文网页自动分类系统平台.     

网络环境下文本自动分类方法研究综述

介绍了网络环境下文本自动分类的过程,针对文本信息自动分类的研究方法,分析了当前我国文本信息自动分类研究中存在的问题,提出了其未来发展的趋势。     

基于人工智能的课堂师生对话分析：IRE的自动分类与分水平构建

已有大量研究关注课堂中的师生对话,并对其进行了不同类型的编码与分析,但目前的编码仍受到专业人员的水平与时间限制。为提高课堂对话编码速度,实现自动化的课堂对话分类与即时反馈,采用人工智能技术,利用神经网络分析模型对课堂中的提问、回答、反馈进行自动编码。研究发现：该模型实现了基于语义的课堂对话质量评估,能够在短时间内实现课堂师生对话中IRE模型的分水平评估,即对提问层次水平、回答层次水平和反馈层次水平进行评估与分类;构建了全面、快速、准确的课堂对话评估方式,成为进一步理解课堂中学习发生过程的关键环节,为大规模课堂智能分析奠定重要基础。     

中文网页自动分类系统研究

给出了一个网页自动分类系统的设计,讨论了预处理、批量训练、特征选择等模块的设计过程。本系统采用空间向量模型作为分类模型,在分类开始前对网页信息进行了预处理。     

关于网络信息组织的分类主题一体化研究

章通过对信息组织及其在信息资源建设中的地位和作用的论述，指出在网络环境下分类法作为网络信息工具的重要性和部分的不适应性，阐述分类主题一体方式组织信息资源是信息组织的一种理想模式。     

Word操作题自动阅卷技术的研究与实现

以计算机基础考试中的Word文档为例,利用VBA技术,将从文档中获取的相关信息与考试要求比较,从而实现对Word操作题的自动阅卷,并给出了部分算法实例.