【摘 要】
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为了实现哈萨克语文本分类,根据哈萨克语语法规则,给出了哈萨克语文本词干的提取方法;结合DFR特征选择方法和VSM文本表示模型实现哈萨克语文本的预处理,提出了一种SVM和修正K
【机 构】
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伊犁师范学院电子与信息工程学院; 东北师范大学计算机与信息科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61363066);教育部博士点基金资助项目(20110043110011);吉林省科技发展计划项目(20120302);伊犁师范学院院级项目(2012YB017)
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为了实现哈萨克语文本分类,根据哈萨克语语法规则,给出了哈萨克语文本词干的提取方法;结合DFR特征选择方法和VSM文本表示模型实现哈萨克语文本的预处理,提出了一种SVM和修正KNN协同的文本分类算法,分别在自行构建的语料集和整理的《新疆日报》哈萨克语数据集上进行大量文本分类仿真实验.结果表明,该方法在哈萨克语文本分类上具有良好的分类性能,并比SVM,KNN的测试性能优越.
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