中文文本分类算法设计及其实现

文本分类方面的论文,文章以最简明的文字详细讲述了文本分类的详细过程...

毕业设计（论文）

题 目 中文文本分类算法的设计及其实现

电信 学院 计算机 84

学生姓名 丰成平

学 号 2008055089

指导教师 相明

设计所在单位 西安交通大学计算机系

2013 年 6 月

文本分类方面的论文,文章以最简明的文字详细讲述了文本分类的详细过程...

系 （ 所 ） 计算机科学与技术

系 (所) 主任

批 准 日 期

毕业设计(论文)任务书

系班 学生

毕业设计(论文)工作自 2013 年 2 月 21 日起至 2013 年 6 月 20 日止

毕业设计(论文)进行地点： 西安交通大学

课题的背景、意义及培养目标

器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并

通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。

设计(论文)的原始数据与资料

课题的主要任务

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1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。 5、撰写毕业论文。

课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求)

完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等)

主要参考文献：

自然语言处理与信息检索共享平台：http://www.77cn.com.cn/?action-viewnews-itemid-103

基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：http://www.77cn.com.cn/p-030716713857.html

东南大学向量降维文献：http://www.77cn.com.cn/p-690306037446.html

指导教师

接受设计(论文)任务日期 2013-02-21~2013-06-20

学生签名：

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西 安 交 通 大 学

毕业设计(论文)考核评议书

指导教师对学生 所完成的课题为

的毕业设计(论文)进行的情况，完成的质量及评分的意见：

指导教师 (专业班级

年 月 日

毕业设计(论文)评审意见书

评审意见：

评阅人职称

年 月 日

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毕业设计(论文)答辩结果

院 系(专业)

毕业设计(论文)答辩组对学生 所完成的课题为

的毕业设计(论文)经过答辩,其意见为

并确定成绩为

毕业设计(论文)答辩组负责人 答辩组成员

年 月 日

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论文题目：中文文本分类算法的设计及其实现

学生姓名：丰成平

指导教师：相明

摘要

随着当今社会，计算机的普遍使用，出现了连绵不断的文本文件，如何对这些毫无逻辑、毫无层次的文件进行分门别类的整理，做到井井有条，层次鲜明呢？

文本自动分类就是针对上述情况，采用机器，通过一定的约束条件和一些分类算法，自动的对这些文件进行遍历，从而实现分门别类。这样用机器代替人来“阅读”文章，用机器代替人来“整理”文章，不仅减轻了工作人员的负担，而且大大节省了时间，工作人员可以去做更多有意义的事情。

文本分类主要有以下三个方面：

第一、文本的空间向量表示：由于计算机并不能识别真正的文本，本质上只懂得0,1，因此若要对文本进行分类，首先要让计算机能够“读懂”每篇文章，引入文本空间向量表示，将文章里面的特征词形成空间向量，通过计算向量之间的差距，来实现分门别类。

第二、文本特征的降维：由于中文词汇成千上万，那么形成的文本向量肯定也很长，计算起来会很麻烦，因此要对向量进行处理。

第三、文本分类器的设计：文本分类方法例如：KNN、朴素贝叶斯、SVM、决策树，BP神经网络，运用这些算法设计分类器，从而处理文本向量之间的关系，实现对文本的分门别类。

最后，将文本分类运用于众多领域，例如：信息过滤、文档管理、网络安全、电子图书整理、网络图书馆，搜索引擎，这样则不是通过关键字过滤，而是基于文本内容的过滤或者是搜索，能大大提高过滤的可靠性以及搜索的准确性，无疑使文本领域的一项重大的突破

关 键 词：文本向量；特征降维；分类算法；分类器设计。

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Title: The design and implementation of Chinese text classification algorithm Name: Feng Chengping

Supervisor: Xiang Ming

ABSTRACT

With today's society, the widespread use of computers, the continuous of the text file, how about these no logic, no level of sort, classify files on do in perfect order, hierarchy and bright?

Text automatic classification is according to the above situation, using the machine, through a certain constraint condition and some classification algorithm, automatic to traverse these files, so as to realize classify. So using machines instead of people to "read", to "finish", replacing workers with machines not only reduce the burden of the staff, and greatly saves time and staff to do more meaningful things.

Text classification is mainly has the following three aspects:

First, Text space vector said: because of the computer and can't identify the real text, essentially understand only 0, 1, so if you want to categorize text, first of all, allow the computer to "read" each article, introduction of text vector space, said the article in the formation of key space vector, vector by calculation, the gap between to classify.

Second, Text feature dimension reduction: due to the hundreds of thousands of Chinese vocabulary, then form the text vector is also very long, calculate it will be very trouble, so want to deal with vector.

Third,Text classifier design: text classification …… 此处隐藏：14771字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……