免费论文：鉴于向量空间模子的文天职类本领的接洽与实行

跟着Internet的迅猛兴盛和日益普遍，电子文本消息赶快伸展。灵验地构造和处置那些消息，并赶快而精确地居中找到所须要的消息是暂时消息科学和本领范围面对的第一次豆芽网挑拨。动作构造和处置洪量文本数据的要害本领之一，文天职类不妨处置消息凌乱的题目，以精确地定位所需的消息和分流消息。动作消息过滤、消息检索、探求引擎、文本数据库、数字化典籍馆等范围的本领普通，文天职类本领有着普遍的运用远景。 在文天职类范围，常常将向量空间模子视为典范的文书档案表白模子。在这个模子中，文书档案被表白成特性空间中的向量，进而将分门别类题目变化为向量比拟的数学题目。向量空间模子中，感化分门别类截止的成分重要有两个上面，即特性采用和分门别类算法。所谓特性采用，即降维，手段是去掉对分门别类没有奉献大概带来干预分门别类的词，以普及分门别类精确性和贬低计划搀杂度。分门别类算法是周旋分门别类文书档案举行归类的本领。正文重要接洽这两个要害成分以普及分门别类体例的本能。 本舆论开始引入了文天职类的观念和向量空间模子，对鉴于向量空间模子的文天职类本领的表面常识和基础本领举行概括。在此普通上，领会和归纳现有的文书档案频次特性采用算法、互消息特性采用算法、消息增值和CHI特性采用算法的特性与不及，提出矫正计划，获得了Log似然比特性采用算法(Log Like-hood Ratio，LLR)；领会了被普遍运用的最小隔绝分门别类法、俭朴贝叶斯分门别类法、K迩来街坊分门别类法和扶助向量机分门别类法的特性与不及，对准K迩来街坊分门别类本领中按照K个文书档案确定类型的本领，提出了矫正计划，引入了带有去噪和权重消息的K迩来街坊分门别类法(Weighted K Nearest Neighbor, WKNN)。结果，对Log似然比特性采用算法和WKNN分门别类本领举行比较考证，并将接洽功效运用于专利文本机动分门别类体例。

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