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几种常用文本分类算法性能比较与分析
几种常用文本分类算法性能比较与分析
原文服务方：
湖南大学学报（自然科学版）
摘要：
分析了几种典型的文本分类算法的特点,并基于中文文本数据集和英文文本数据集对算法性能进行了综合评价.实验结果表明:对于英文文本数据,支持向量机具有最优的性能,但时间开销最大,贝叶斯算法速度较快;对于中文文本数据,由于分词的困难,使得算法性能普遍低于同等规模下在英文数据集上的性能.几种算法性能均随训练集规模的增大而有改善.
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文献信息
| 篇名 | 几种常用文本分类算法性能比较与分析 | ||
| 来源期刊 | 湖南大学学报（自认科学版） | 学科 | |
| 关键词 | 文本分类 支持向量机 k 近邻 贝叶斯算法 TFIDF 算法 | ||
| 年，卷（期） | 2007,（6） | 所属期刊栏目 | 计算机科学与工程 |
| 研究方向 | 页码范围 | 67-69 | |
| 页数 | 3页 | 分类号 | TP183 |
| 字数 | 语种 | 中文 | |
| DOI | 10.3321/j.issn:1000-2472.2007.06.016 | ||
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研究主题发展历程
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文本分类
支持向量机
k 近邻
贝叶斯算法
TFIDF 算法
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
湖南大学学报（自然科学版）
主办单位：
湖南大学
出版周期：
月刊
ISSN：
1674-2974
CN：
43-1061/N
开本：
16开
出版地：
邮发代号：
创刊时间：
1956-01-01
语种：
chi
出版文献量（篇）
4654
总下载数（次）
0
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41941
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