Advertisement

关于新关键词提取方法下的快速文本分类系统的论文研究.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本论文深入探讨了一种基于新型关键词提取技术的快速文本分类系统。该系统能够高效地处理大规模数据集，并显著提升了分类准确度和速度，为自然语言处理领域提供了新的解决方案。 关键词提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键步骤。本段落提出了一种改进的最大匹配分词法，该方法从语言的词性角度出发，并构建了一个包含动词、虚词和停用词的小型词汇库来实现快速分词（FS）。同时利用TFIDF算法筛选关键词，以提高Web文档分类的速度和效率。实验结果表明，在不影响分类准确率的前提下，所提出的方法显著提升了分类速度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于新关键词提取方法下的快速文本分类系统的论文研究.pdf
    优质
    本论文深入探讨了一种基于新型关键词提取技术的快速文本分类系统。该系统能够高效地处理大规模数据集，并显著提升了分类准确度和速度，为自然语言处理领域提供了新的解决方案。 关键词提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键步骤。本段落提出了一种改进的最大匹配分词法，该方法从语言的词性角度出发，并构建了一个包含动词、虚词和停用词的小型词汇库来实现快速分词（FS）。同时利用TFIDF算法筛选关键词，以提高Web文档分类的速度和效率。实验结果表明，在不影响分类准确率的前提下，所提出的方法显著提升了分类速度。
     
  • 关于关键帧提取的论文研究——优化初始聚类中心的方法.pdf
    优质
    本文探讨了一种改进的关键帧提取方法，重点在于优化初始聚类中心的选择过程。通过实验验证了该方法的有效性及优越性。 本段落提出了一种改进的基于遗传算法的聚类方法。传统的K-means算法具有较强的局部搜索能力，但对初始值的选择非常敏感，并且容易陷入局部最优解。而基本的基于遗传算法的聚类方法则是一种全局优化策略，虽然能够有效避免局部极小值的问题，但在处理细节和收敛速度方面表现不佳。 为了克服这两种方法各自的局限性，我们设计了一种新的改进型聚类方案。该方案综合了K-means与遗传算法的优点，在引入K-means操作的基础上利用遗传算法进行整体优化，并且对遗传算法中的交叉算子进行了改良以显著增强其局部搜索能力和加快收敛速度。
     
  • 提取文本中的关键词
    优质
    您提供的信息中似乎缺少了具体的标题内容。如果您能提供一个具体的文章或书籍等的标题，我很乐意帮您撰写一段50字左右的简介，并从中提取关键的词汇。请分享一下详细的标题或其他必要的细节吧！ 提取文本关键字，并附带关键字评分，可以控制提取个数。例如：我今天很开心，一口气买了好多东西！；提取结果：[开心/1.1111375260524337, 今天/2.37971480120688, 一口气/4.471413137990432] 重写后的文本：今天我非常开心，一口气购买了许多物品。
     
  • 关于核聚类快速后向传播算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了一种新型核聚类快速后向传播算法，旨在提高机器学习中大规模数据集的处理效率和准确性。通过结合核方法与聚类技术，并优化传统BP神经网络的训练过程，该算法在多个实验数据集中展现了优越的性能。 后向传播神经网络算法是一种经典的分类方法，但通常训练时间较长。为了克服这一缺点，提出了一种基于核聚类的快速后向传播算法。该算法通过使用核聚类将原始样本划分为多个簇，并计算每个簇的中心样本，然后利用这些中心样本作为新的训练集进行神经网络学习。在UCI标准数据集和说话人识别数据集上的仿真实验表明，与传统的后向传播算法相比，新提出的算法具有明显的速度优势。
     
  • C# 中提取文章关键词的方法
    优质
    本文介绍了在C#编程语言中如何从文本数据中自动提取关键术语和短语的技术与方法。 代码实现从文章内容拆分后，对词语进行排序，从而提取出现次数最多的词。
     
  • 关于改进YOLOv3的快速车辆检测方法的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文探讨了一种针对YOLOv3算法进行优化的方法，旨在提升其在车辆检测任务中的速度与精度。通过一系列技术改进，该方法能够在保持高准确率的同时显著减少计算时间，适用于实时监控等应用场景。 在城市交通监控系统中对图像或视频数据中的车辆进行检测是一项重要且具有挑战性的任务。这项工作的难点在于如何在复杂的场景下准确地定位并分类相对较小的车辆。为此，我们提出了一种单阶段深度神经网络（DF-YOLOv3），用于实时识别和监测城市交通监控系统中各种类型的车辆。 该方法基于改进版的YOLOv3算法，首先通过增强型残差网络来提取更精确的车辆特征信息；随后设计了六个不同尺度的卷积特征图，并将它们与相应尺度下的残差网络中的特征图进行融合以构建最终用于预测任务的特征金字塔结构。 在KITTI数据集上的实验结果表明，DF-YOLOv3方法无论是在检测精度还是运行速度方面都表现出色。具体而言，在512×512分辨率输入模型的情况下，使用英伟达1080Ti GPU进行测试时，该算法达到了93.61%的mAP（平均精确度）和每秒45.48帧的速度输出。特别值得注意的是，DF-YOLOv3在精度方面优于Fast R-CNN、Faster R-CNN、DAVE、YOLO、SSD、YOLOv2以及SINet等其他算法模型的性能表现。
     
  • 利用TF-IDF算法提取文本关键词的方法
    优质
    本文介绍了一种基于TF-IDF算法的文本关键词抽取方法，详细探讨了其原理及实现步骤，为自然语言处理任务提供有力支持。 IDF是Inverse Document Frequency（逆文档频率）的缩写。我认为这个算法可以用于帮助译者提取一篇待翻译文章中的“术语”，因此我打算撰写一篇文章来简要介绍该算法的具体实现方法。在处理中文文本时，我将使用百度分词技术计算词语的“TF-IDF”值。之前的文章中已经介绍了如何引入百度的分词API，本段落不再详细说明相关步骤。 首先启动本地开发环境XAMPP，并把百度分词API下载到工作文件夹（例如api文件夹）里： 在名为index.php的文件中输入百度分词API引入模板，在指定位置填写必要的基本信息。接下来需要填入API信息并测试是否能够成功进行词语分割。 运行“index.php”代码，确保一切设置正确无误后即可开始实验和进一步的研究工作。
     
  • 基于关键词抽取技术的高效文本分类系统
    优质
    本研究提出了一种利用关键词抽取技术实现高效文本分类的方法，能够显著提高大规模文档处理的速度与准确性。 关键词提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键步骤。该系统从语言的词性角度出发，对传统的最大匹配分词法进行了改进，并提出了一种基于动词、虚词和停用词三个较小词汇库的快速分词方法（FS）。同时利用TFIDF算法筛选出关键词，以实现将Web文档进行快速有效的分类。实验结果表明，在不影响分类准确率的情况下，该方法能够显著提高分类速度。关键词包括：计算机应用；中文信息处理；关键词提取；Web文档分类。
     
  • NLP：文本分类与关键词抽取
    优质
    本课程聚焦自然语言处理中的文本分类和关键词提取技术，涵盖基础理论、算法模型及应用实践，旨在提升学员对文本自动化处理的理解与技能。 NLP文本分类与关键词提取是自然语言处理中的关键技术，能够帮助我们从大量的非结构化数据中提炼出有价值的信息。通过这些技术的应用，可以实现对文档内容的自动分析、归类以及摘要生成等功能，大大提高了信息检索和管理效率。此外，在社交媒体监控、情感分析等领域也有广泛的应用前景。
     
  • 基于SVM的文本分类中新特征提取方法的研究
    优质
    本研究探讨了在支持向量机(SVM)框架下进行文本分类时新特征提取方法的应用与效果，旨在提高分类准确度和效率。 本段落介绍了一种关于文本特征提取的新方法，在信息增益和积比率的基础上进行了改进和完善。