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基于N元模型的维吾尔文文本分类技术研究
基于N元模型的维吾尔文文本分类技术研究
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为了进一步提高检索系统的整体效率,提出了一种分块组织技术的倒排索引方法。具体研究过程是在数据统计的基础上产生倒排索引的检索性能模型,分析倒排文件分块索引项的组织策略,通过仿真实验对检索性能模型进行验证。研究结果表明:分块组织倒排文件方法可以在较小的检索算法循环次数下,获得较高的算法效率,显著减少检索算法的执行时间,验证了倒排文件分块索引方法的可行性。
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在笔迹图像中格线和噪音的去除、细化等预处理基础上,结合维吾尔文笔迹结构和书写风格,提出了一种基于四维笔划方向特征的笔迹鉴别技术。为了进一步提高其鉴别率,还将方向特征与较成熟的基于倾斜度的另一种方向特征进行了融合,取得了较好的实验结果。具体实施过程中,还对比分析了不同的特征距离度量方法对鉴别率的影响,确定加权欧式距离为最佳度量方法。
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针对维吾尔文网页论坛中的文本过滤问题,提出一种基于术语选择和Rocchio分类器的文本过滤方法。首先,将论坛文本进行预处理以删除无用词,并基于N-gram 统计模型进行词干(术语)提取;然后,提出一种均衡考虑相关性和冗余性的均衡型互信息术语选择方法(BMITS),对初始术语集合进行降维,获得精简术语集;最后,将文本特征术语作为输入,通过Rocchio分类器进行分类,以此过滤掉论坛中的不良文本。在相
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基于短语的维吾尔文文本分类 (2012年)
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文本特征表示是在文本自动分类中最重要的一个环节。在基于向量空间模型(VSM)的文本表示中特征单元粒度的选择直接影响到文本分类的效果。对于基于词袋模型(BOW)的维吾尔文文本分类效果不理想的问题,提出了一种基于统计方法的维吾尔语短语抽取算法并将抽取到的短语作为文本特征项,采用支持向量机(SVM)算法对维吾尔文文本进行了分类实验。实验结果表明,与以词为特征的文本分类相比,短语作为文本特征能够提高维吾尔
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随着网络资源的不断丰富,人们获取信息的途径已被网络代替。维吾尔文,在语言信息处理,WEB应用等领域有了迅速的发展。文章针对网络爬虫的工作原理以及聚焦爬虫策略进行阐述,在此基础上结合维吾尔语信息提取的相关研究,研究了维吾尔文的网络爬虫技术的结构和策略,从而为维吾尔文搜索引擎的网页数据库建设和维吾尔文网络舆情分析研究提供海量的语料。
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