文件名称:
基于后缀树模型的文本实时分类系统的研究和实现
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文件大小: 223kb
下载次数: 0
上传时间: 2009-02-22
详细说明： 本文在面向网络内容分析的前提下，提出了一种基于后缀树的文本向量空间模型(VSM)，并在此 模型之上实现了文本分类系统。对比基于词的VSM，该模型利用后缀树的快速匹配，实时获得文本的向量 表示，不需要对文本进行分词、特征抽取等复杂计算。同时，该模型能够保证训练集中文本的更改，对分 类结果产生实时影响。实验结果和算法分析表明，我们系统的文本预处理的时间复杂度为O(N)，远远优于 分词系统的预处理时间复杂度。此外，由于不需要分词和特征抽取，分类过程与具体语种无关，所以是一 种独立语种的分类方法
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