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基于体裁的中文网页分类的特征选取

Feature selection of Chinese web page categorization based on genre

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【作者】 黄臻臻吴扬扬

【Author】 HUANG Zhen-zhen WU Yang-yang (Department of Computer Science,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China)

【机构】 华侨大学计算机科学系华侨大学计算机科学系 福建 泉州362021福建 泉州362021

【摘要】 探讨基于体裁的中文网页分类的特征项选取问题。词汇特征方面,结合自动抽取和人工归纳的方式来获得.通过改进PAT树存储结构,进行序列挖掘来获得频繁字符串特征,使得文本分类系统摆脱对切词处理和词典的依赖,并提出了模糊字符串模式的特征表达方式。此外,特征集中融入了文本的形式特征,并根据网页的特点,引入链接信息特征。实现了基于体裁的中文网页分类系统,结果表明分类效果得到了有效的改善。

【Abstract】 This paper gives a research on feature selection of Chinese web page categorization based on genre.Character features are gained by combining automatic extraction with artificial induction.Frequent character features are extracted by sequence mining that amends the storage structure of FAT-Tree,so that the classifier can shake off the burden of words segmentation procedures and large dic- tionaries.A new approach of feature expression based on fuzzy character pattern is proposed.Furthermore,the feature sets contain the form features of the documents and include the features of link information.Chinese web page categorization system based on genre is implemented.The results of experiment show that the performance of classifier is improved by the method.

【基金】 福建省科技计划基金项目(20041014);福建省自然科学基金项目(A0510020)。
  • 【文献出处】 计算机工程与设计 ,Computer Engineering and Design , 编辑部邮箱 ,2007年11期
  • 【分类号】TP391.1
  • 【被引频次】7
  • 【下载频次】146
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