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基于多类的汉语文本自动分类研究

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毕业论文范文题目：基于多类的汉语文本自动分类研究，论文范文关键词：基于多类的汉语文本自动分类研究
基于多类的汉语文本自动分类研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着计算机应用及“Internet”的日益普及，通过各种渠道获取的数据和信息正以惊人的速度增长，“丰富的数据与可用的信息”之间的矛盾也日见突出。如何快速有效的发掘海量信息中蕴含的有价值信息，合理分类及准确地定位所需信息（本文此处忽略..），同时摒弃大量无用的或不相关内容，已成为知识获取和信息过滤的瓶颈，是当今信息发展和信息处理领域的主流技术。本文重点讨论基于机器学习的汉语文本自动分类方法。机器学习方法的基本思想是将人的知识和方法以及关于分类识别对象的知（略..）识输入机器中，产生分类识别的规则和分析程序；而文本的自动分类则是根据识别规则和分析程序对未分类文本进行判断，达到分类的目的。分类器是分类系统的核心，可以通过机器学习不断改进和完善。通过对汉语信息自动处理中自动分词、特征（此处忽略..）提取、文本自动表示等核心技术讨论，对目前汉语文本自动分词和文本降维方法中的不足和缺陷作了改进，提高了分词和文本分类的效率和效果；在文本自动分类方法上，介绍了两种有监督的基于多类的汉语文本自动分类处理方法——模糊聚类方法（略..）和Boosting方法，解决了实践中文本分类查全率不高的问题；通过对两种方法的实验比较结果，构建了基于Boosting方法的多类文本自动分类系统，在实际应用中收到了良好的效果，较好的解决了信息的实时分类问题。

以上为本篇毕业论文范文基于多类的汉语文本自动分类研究的介绍部分。

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