Web文本分类及其维、哈、柯多文种信息检索中的应用研究

摘要：

研究维、哈、柯多文种信息检索中web文本分类问题。根据维、哈、柯Web文本具有结构信息的特点,提出了分类系统框架,采用了基于KNN的Web文本分类方法,并结合具体实验在对数据进行预处理的基础上实现了KNN分类算法。实验表明,KNN方法在Web文本分类中能够获得较好的分类效果。

关键词： Web文本 文本分类 特征提取 KNN算法

作者: 海丽且木·艾沙 维尼拉·木沙江

作者单位: 新疆大学信息科学与工程学院,新疆,乌鲁木齐 830046 新疆多语种信息技术重点实验室,新疆,乌鲁木齐 830046 新疆大学信息科学与工程学院,新疆,乌鲁木齐 830046新疆多语种信息技术重点实验室,新疆,乌鲁木齐 830046

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全国少数民族青年自然语言信息处理、第二届全国多语言知识库建设联合学术研讨会

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 97-99

在线出版日期: 2010-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）