论文部分内容阅读
海量以文本形式描述的地理信息存在于互联网中,大量地理相关的网络化信息难以得到发掘。为有效提升文本信息中与地理相关文本类别精准度。针对特征矩阵对分类结果的影响,在文本预处理中加入地理类特征名词,提出基于地理名词的TF-IDF特征权重计算方法,并在向量空间模型中引用新的特征矩阵。实验结果表明,加入地理特征名词可以降低特征维度,新的特征矩阵可以优化分类结果。该方法更准确地分类出与地理相关文本信息。本实验只针对与地理相关的文本信息发现,并未对地理信息进一步分类。此方法具有一定的应用前景和实用价值,可在此基础