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41.
基于机器学习的自动文本分类模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义,提出了自动文本分类的流程模型,然后选取了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法作为一个典型例子进行分析,最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。 相似文献
42.
本文以PDL-20镭射扫描资料收集器为例介绍其在图书馆工作中的应用,在简单介绍手持条形码收集器如何实现与PC机通信方法以及与图书馆管理系统的外挂基础上,着重介绍了条形码收集器在图书馆藏书管理中的应用。 相似文献
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44.
随着数码印刷设备的性能越来越完善.按需印刷已初步形成自己的市场。与此同时.与数码印刷产品相关的印后加工设备也逐渐引起业内的关注。就图书的印后装订这一工艺而言.可以看到.目前图书市场上大部分图书都采用了无线胶订方式.无线胶订以其生产效率高、不占订口、成书翻阅方便等优势而逐渐成为市场主流.如何选用正确的无线胶订机也成为大家所关注的问题。 相似文献
45.
46.
随着Web网页数量的爆炸式增长和网页噪声不断增多,网上获取重要信息变得越来越困难.本文从一个新的角度,提出了一种基于自然标注的网页信息抽取方法.依据这种方法,首先对网页进行聚类,提取具有相似结构的网页并进行相同的标注,然后采用SVM对抽取项进行训练,最后提取到需要抽取的数据.文章的主要贡献在于对网页中的自然标注进行分析和发现,给出了九大类自然标注的例子,并结合聚类和支持向量机,给出了训练方法.从实验结果上看,本方法优于其他方法. 相似文献
47.
在网络文本图像的自动提取过程中,计算机难以直接实现基于高层语义特征的文本图像提取,因此文本图像提取技术的性能很走程度上依赖于底层统计特征的提取。广义归一化图像信息度量(GNPIM)和Lorenz信息度量(LIM)在灰度级上描述了图像的分布,在语义层上反映了图像的内容,是区分文本图像和一般连续色调图像的有效统计特征,作为支持向量机(SVM)的输入向量。可区分文本图像与连续色调图像,从而实现网络中文本图像的自动提取。实验结果表明,基于GNPIM、LIM与SVM的文本图像提取技术能够有效提取网络中的文本图像。且正确率高,速度快。 相似文献
48.
试题难度反映试题质量,保证试题质量是保障考试信度和社会公平的关键。阅读理解试题是语言测试的考查重点,对阅读理解试题进行难度预估具有重要意义。支持向量机方法既可应用于线性可分数据,又可应用于非线性可分数据,本文采用支持向量机方法,以HSK(初、中等)阅读理解的第二部分试题为研究样本,对试题难度进行类别与数值的预估,分别以分类准确率、均方误差为评价指标。研究表明,支持向量机可用于阅读理解试题难度类别的预估。 相似文献
49.
基于改进的SVM文本分类建模 总被引:1,自引:0,他引:1
SVM是一种新的分类工具,可是其核函数在数学上必须满足Mercer条件,使得具有良好全局分类性能的Sigmoid函数在SVM中应用受到限制。本文将Sigmoid核函数与云模型相结合,提出一种简单的核函数的实现方法。此方法不仅提高了SVM文本分类能力,而且明显地减少了平均的CPU执行时间。 相似文献
50.
文章通过美国托福官方指南与新东方机经这两套托福口语答题模板之间的对比分析,发现二者之间在答题逻辑框架与细节论证方式方面均存在一定的差异。主要体现为:1)托福官方口语表达的逻辑论证方式倾向于使用细节支持的方式来论证观点,而新东方机经逻辑则倾向于通过观点的罗列来论述话题;2)新东方机经对细节论证的使用方式类别多样性相对较少;3)新东方机经口语表达逻辑更倾向于使用类推法、举例法和列举法等扩展细节的方式来论证话题。该结果提示在教学中应该引导中国学习者对英语口语表达中的逻辑论证方式与特征的注意。 相似文献