基于支持向量機的醫(yī)學(xué)期刊文章自動分類研究
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【摘要】:基于支持向量機學(xué)習(xí)模型,使用萬方期刊數(shù)據(jù)庫中醫(yī)學(xué)、衛(wèi)生的有關(guān)標(biāo)題和摘要數(shù)據(jù),對醫(yī)學(xué)、衛(wèi)生大類下的R7中的9個小類進(jìn)行了自動分類研究。在中文信息處理知識和技術(shù)的基礎(chǔ)上選取分類特征,在分類過程中主要采取了基于低密度多特征的訓(xùn)練方法。在互信息、卡方統(tǒng)計、交叉熵和證據(jù)權(quán)值4個不同的統(tǒng)計特征量的開放測試中,自動分類的查全率和準(zhǔn)確率都取得了相對令人滿意的結(jié)果。
【作者單位】: 南京大學(xué)信息管理系信息技術(shù)開發(fā)研究所;方正集團技術(shù)研發(fā)部;
【關(guān)鍵詞】: 支持向量機 期刊 自動分類
【基金】:教育部人文社會科學(xué)重點研究基地重大項目“基于智能信息處理的知識挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究”的研究成果之一,項目批準(zhǔn)號:08JJD870225
【分類號】:G354
【正文快照】: 隨著萬方、中國知網(wǎng)和維普等數(shù)據(jù)資源的急速增加,如何使用文本挖掘的方法和技術(shù)從這些海量數(shù)據(jù)中獲取或挖掘知識不僅具備了可能性而且變得日益迫切。文本挖掘又稱為文本數(shù)據(jù)挖掘或文本知識發(fā)現(xiàn)[1],指從文本集中獲取隱含的、以前未知的、潛在有用的知識,如關(guān)聯(lián)知識、時間序列
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本文關(guān)鍵詞:基于支持向量機的醫(yī)學(xué)期刊文章自動分類研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:404634
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