本文通过改进tf ? idf算法,提出了一种基于向量空间模型和类别特征提 取的文本分类方法, 并对 Web 新闻进行了两级类目 (5 个一级类目, 36 个二级类目) 分类; 通过多次测试, 确定了类别特征提取的最佳维度,通过降低新闻关键词向量的维度,一定程度上改善了交叉类别的分类效 果,从而实现 Web 新闻的高效...
基于暗数据的服务推荐算法研究 我们创新性地使用了以TF-IDF为加权因子的改进TextRank算法.对于链路预测方面,我们使用基于翻译的表示学习方法完成对知识图谱的关系路径构建三元组,并将它嵌入到低维空间中.最后,本课题通过一系列实验有效地证明了所用方法的可行性,通过设计服务推荐系统... 涂家民 - 《哈尔滨工业大学》...
将长句划分为单个词组,并将切好的词组放入词包中,扩展成链式结构,形成词袋模型;S3.3:采用TF‑IDF算法计算训练集中每条用户信息的TF‑IDF权重矩阵;S3.4:采用朴素贝叶斯分类方法对训练集进行分类训练,得到训练好的参数,并根据训练好的参数对测试集进行分类处理,为测试集中的用户信息匹配对应的标签,得到人物标签数据...
本发明所采取的技术方案是:一种基于lda的大数据新闻分类方法,包括以下步骤:对获得的新闻文档进行预处理,得到语料库;对得到的语料库进行lda建模,得到主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵;根据主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵,结合分类算法进行分类,得到新闻文档所属的类别。作为所述的一种基于lda的大数据新闻分类方法的...
本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取.构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类.主要比较了表情符号、标点符号,基于情感词典的特征提取和基于二次情感特征提取方法,在不同的组合下的分类性能,寻找...
通过构建基于朴素贝叶斯的文本分类器,对文本进行训练,提出一种基于改进的TFIDF朴素贝叶斯分类算法,该方法考虑了特征词在文本集合中的分布情况以及类别分布情况,改进的TFIDF有效改善了文本分类的效果.通过文本分类器的结果,确定自然语言问句的意图,匹配对应的语序图.将语序图转化为OrientDB的类SQL查询语句,在存储知识图谱...
S1060:风险类别分类并获取分类训练文件,根据所述分词文件和所述类别训练样本文件执行风险评估分类并获取分类评估文件,风险评估分类用于判断潜在风险和争议点,本实施例采用朴素贝叶斯算法使用的库是github.com/xfxyjwf/go-tfidf执行合同条款分类,根据分类训练文件评估风险等级,分类评估包括条款不明确或模糊类别、违约风险类别...
分类-NaiveBayes 分类-RandomForest NaiveBayes 朴素贝叶斯是一种常用的多分类算法,常用于 文本分类,每个特征表示词在一篇文档出现的次数或者是 否出现。 RandomForest 随机森林是决策树的一种集成算法,可用于 分类和回归,支持连续、非连续特征的多分类任务。 接上表 TI-ONE机器学习平台主要的组件 • 机器学...
6.朴素贝叶斯(naive bayes)分类是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法,该分类法在贝叶斯算法上进行了简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立,不存在某个属性变量会对决策结果造成过大或过小的影响。朴素贝叶斯通过特征计算分类的概率,选取概率大的那种情况,极大简化了贝叶斯方法的复杂性。技术实现要素:7....
目前应用较为普遍的文本分类方法概括起来主要有三大类:1)基于统计的方法,如朴素贝叶斯[1]、KNN、类中心向量、支持向量机、最大熵等方法;2)基于连接的方法,即人工神经网络;3)基于规则的方法,如决策树等。40KNN作为其中一种简单、有效、非参数的方法,在文本自动分类领域,尤其在关乎网络安全的网页类别判定及网关过滤...