文本分类技术及其在网络信息服务中的应用

在对互联网上海量文本信息进行管理的过程中，文本自动分类是一项关键且基础的技术。本文主要介绍了文本分类的概念、实施过程．相关技术以及文本分类在网络信息服务中的几个典型用途。     

网络环境下文本自动分类分析

文本自动分类方法是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别类型的过程。它是当今信息搜索领域的重要研究方向。本文介绍了文本自动分类的重要作用及其关键技术。     

文本分类算法研究

文本分类是文本数据挖掘领域的重要技术之一。从分类算法对文本语义信息的利用程度这一角度出发,将文本分类划分为基于词形的算法和基于语义的算法两类,对每类算法进行了描述,并对当今文本数据的多样性及文本分类算法改进的可选方向进行了研究。     

文本自动分类技术研究综述

文章从文本表示、特征选择、分类算法、常用基准语料以及评估指标等方面对近年来的研究成果进行综述并讨论。认为短文本分类和多语言文本分类管理是新出现的重要且紧迫的问题,并对这两个问题以及数据集偏斜、多层分类、标注瓶颈等几个关键问题进行重点讨论。最后总结并展望这些研究内容。     

浅谈网络文本挖掘分类

由于以因特网为主体的信息高速公路的不断普及和发展,一方面,因特网上蕴涵的海量信息远远超过人们的想象;另一方面,面对信息的汪洋大海,于是一个极富挑战性的课题:如何帮助人们有效地选择和利用所感兴趣的信息,尽量剔除不好的信息,同时保证人们在信息选择方面的个人隐私权利,成为学术界和企业界所关注的焦点。     

自动文本分类的可视化方法探讨

自动文本分类方法是文本分类中非常重要的一种分类方法,本文着重从模型与方法的角度进行探讨。首先给出了一个自动文本分类的形式化定义,然后提出了自动文本分类的流程模型。接着,对流程中的四个部分进行具体讨论。自动文本分类的应用非常广泛,为了叙述方便,以商务数据为例进行讨论,并且选择实例作为典型案例对自动文本分类后的可视化进行分析和具体研究。     

基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法

针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法.     

自动文本分类技术研究

文本分类是数据挖掘的重要内容之一，在很多领域经常需要对文本信息进行处理、抽取、分类。通过分析了文本分类过程中涉及的文本表示、特征抽取、分类等方法，指出文本分类的基本特点。     

基于SVM的多类文本分类研究

基于统计学习理论．构建了SVM文本分类模型，并给出了模型参数的100自动选择算法，解决了以往参数靠经验确定的弊端。传统的文本分类系统不能处理一篇文档同属多类别的情形，论文将该情形归结为多类文本分类问题，提出二叉决策树SVM模型，并就农业机械化工程文档进行了实证分析。结果表明，该算法具有较好的分类效果。     

基于模糊向量空间的文本分类方法

本文针对文本自动分类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法。网络由输入层、隐层和输出层组成。输入层完成分类样本的输入,隐层提取输入样本所隐含的模式特征,将分类结果在输出层表现出来。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类更接近手工分类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

基于文本情绪分类的社交网络用户传播他人隐私信息行为研究

【目的/意义】探究针对微博文本的基于深度学习的情绪分类有效方法,研究微博热点事件下用户转发言论的情绪类型与隐私信息传播的关系。【方法/过程】选用BERT、BERT+CNN、BERT+RNN和ERNIE四个深度学习分类模型设置对比实验,在重新构建情绪7分类语料库的基础上验证性能较好的模型。选取4个微博热点案例,从情绪分布、情感词词频、转发时间和转发次数四个方面展开实证分析。【结果/结论】通过实证研究发现,用户在传播隐私信息是急速且短暂的,传播时以“愤怒”和“厌恶”等为代表的消极情绪占主导地位,且会因隐私信息主体的不同而产生情绪类型和表达方式上的差异。【创新/局限】研究了用户在传播隐私信息行为时的情绪特征及二者的联系,为保护社交网络用户隐私信息安全提供有价值的理论和现实依据,但所构建的语料库数据量对于训练一个高准确率的深度学习模型而言还不够,且模型对于反话、反讽等文本的识别效果不佳。     

一种中文文本自动分类方法的研究

This article introduces a Chinese text automatic classification method, including its principle and classification process. The article focuses on some key theoretical problems, such as word classification, keyword collection and keyword matching.     

网络信息自动分类研究

通过对网络信息资源组织结构的分析 ,阐述了网络信息分类的现状 ,探讨了计算机自动分类的模式 ,描述了自动分类运用及计算方法的现状和不足之处。指出自动分类是研究的热点 ,也是未来分类发展的方向。     

基于Web的文本信息挖掘技术

介绍了数据挖掘和Web挖掘的基本概念,在此基础上,对基于Web的文本信息挖掘技术进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型。     

基于统计的中文文本分类研究

本文对文本分类过程中关键的部分进行了改进,在分词阶段,对分词的速度和精度进行了改进,在特征选取阶段,把多种特征选取方法进行了融合,最后对分类器进行了优化,并给出了实验测试的结果,实验的结果表明,文本分类的效率的确有了提高.     

Web文本挖掘技术研究

WWW上的信息量迅猛增长,Internet成为一个拥有大量Web文本资源的巨型数据库。大量异构、非结构化的Web文本对数据挖掘技术提出新的挑战。分析了Web文本的特点、Web文本挖掘的一般流程以及Web文本挖掘中的关键技术。     

一种新的中文文本分类算法

文本提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类更接近手工分类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

基于文本内容的农业网页信息抽取和分类研究

通过对农业网页的HTML结构和特征研究,叙述基于文本内容的农业网页信息抽取和分类实验研究过程。实验中利用DOM结构对农业网页信息进行信息抽取和预处理,并根据文本的内容自动计算文本类别属性,得到特征词,通过总结样本文档的特征,对遇到的新文档进行自动分类。实验结果表明,本文信息提取的时间复杂度比较小、精确度高,提高了分类的正确率。     

网络文本数据搜索引擎与搜索技术

This paper describes the functions, characteristics and operating principles of search engines based on Web text, and the searching and data mining technologies for Web-based text information. Methods of computer-aided text clustering and abstacting are also given. Finally, it gives some guidelines for the assessment of searching quality.     

自由文本信息抽取技术

信息抽取是从自由文本语料库构建数据库，实现情报自动收集的有效途径之一。近十多年来，信息抽取技术逐步走向成熟，已成为与信息检索相平行的技术之一。对信息抽取技术进行系统的归类、总结，已显得较为迫切。在对当前多种主要的信息抽取技术进行分析、比较的基础上，结合信息抽取所面临的挑战，分析了信息抽取的三个趋势。