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基于KNN算法的藏文文本分类关键技术研究 被引量：13

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摘要 根据藏文特点和藏语语法结构,可研究藏文文本的向量空间模型、藏文文本特征选择、藏文文本权重计算、KNN藏文文本分类算法和查全率、查准率和F值三种评价函数等藏文文本分类的关键技术.此外,通过实验比较了KNN算法和Rocchio算法分类的结果,KNN算法不仅可以改变分类性能,而且分类效果明显.
作者 贾会强
机构地区 西北民族大学中国民族语言文字信息技术重点实验室
出处 《西北民族大学学报（自然科学版）》 2011年第3期24-29,共6页 Journal of Northwest Minzu University(Natural Science)
基金 国家基金资助项目(2009BAH41B00)
关键词 KNN算法 藏文文本 特征选择 文本分类
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] H214 [语言文字—少数民族语言]
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二级参考文献127

共引文献2508

同被引文献84

引证文献13

二级引证文献30

西北民族大学学报（自然科学版）
2011年 第3期

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