自动文本分类中两种文本表示方式的比较

被引：5

作者：

宋枫溪

郑如冰

王积忠

机构：

[1] 炮兵学院一系,炮兵学院一系,炮兵学院一系合肥

[2] 南京理工大学计算机系,南京,合肥,合肥

来源：

关键词：

文本分类; 文本表示; 支持向量机; k近邻; 秩和检验;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

以路透社财经新闻语料库为实验数据集,比较了主流文本表示方式BOW和独立于语言的字符串表示方式n-Gram,在k近邻和支持向量机分类器下的分类效果,得出了上述两种不同文本表示方式的分类结果之间不存在显著差异的结论。

引用

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