技術(shù)編號(hào)：6551539
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明公開了一種優(yōu)化訓(xùn)練樣本集的KNN文本分類方法，屬于文本挖掘，自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，解決傳統(tǒng)KNN文本分類方法的效率和準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。本發(fā)明在于對(duì)訓(xùn)練用文本數(shù)據(jù)和待分類文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理；將預(yù)處理后的訓(xùn)練用文本數(shù)據(jù)和待分類文本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本表示；對(duì)文本表示的訓(xùn)練用文本數(shù)據(jù)和待分類文本數(shù)據(jù)分別利用遺傳算法進(jìn)行特征提??；對(duì)提取的訓(xùn)練用文本數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分類訓(xùn)練，使用經(jīng)過(guò)優(yōu)化樣本集的KNN算法進(jìn)行訓(xùn)練分類，構(gòu)造文本分類器；將文本分類器作用于特征提取后的待分...
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該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
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