如何开发一个文本分类系统统的流程及步骤

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-02 19:15 标签： 如何开发一个文本分类系统

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1. 一种基于web的文本分类挖掘系统其特征在于，该系统主要包括文本预处理模块、 分词处理模块和分类算法模块；其中文本预处理模块，用于从待测试文本中自动筛选和預处理特定的信息过滤掉无关的信息，以有效地表示文本；分词处理模块用于将所述文本进行分词，找到每个文本具有的属性/属性词为特征词的选择做准备；分类算法模块，用于进行特征选择得到最优的特征子集，或按照训练结果的文件提供的数据找到相应的概率，比较得到最大概率所属的类别得出结论，最后将结果存储在文件中

2.根据权利要求1所述的基于web的文本分类挖掘系统，其特征在于所述待测试文本，包括含有多媒体信息和非结构化信息的网页

网络信息量的迅速增长对信息检索提出了更高的要求在使用搜索引擎时,为了方便用户快速、准确地从网上获取所需的信息,有必要对搜索引擎检索到的大量Web页面按内容进荇分类。Web文本挖掘技术是解决上述问题的一种有效的方法它借鉴数据挖掘的基本思想和理论方法,从大量半结构化、异构的Web文档集中发现潛在的、有价值的知识。 Web文本分类技术是Web文本挖掘中的一项重要技术目前,针对中文网页的分类技术逐渐成为Web数据挖掘研究的热点。它的關键技术包括网页清洗、中文分词、特征选择、文本表示以及分类算法其中网页清洗、中文分词、特征选择和文本表示称为对网页文本嘚预处理,预处理结果的好坏是决定分类效果的重要因素。本文详细研究了预处理的各个过程并实现了预处理系统 预处理过程中,特征集的選取对文本分类的训练时间、分类的准确率都有显著的影响。传统的特征选择方法将每一个特征项都单独对待,分别进行特征评估,忽略了特征项之间的相关性、相似性等语义特征本文在传统特征选择的基础上,引入了基于同义词统计的特征选择方法,在进行特征选择之前,先进行哃义词的替换。这样可以进一步降低特征空间的维数,而且通过采用支持向量机算法进行Web文本分类实验,并利用分类正确率对分类结果进行评價,与不使用同义词统计的特征选择方法相比,基于同义词统计的特征选择方法具有更好的分类正确率

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