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基于关键词抽取技术的高效文本分类系统

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简介：
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。

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  • 基于关键词抽取技术的高效文本分类系统
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  • NLP：文本分类与关键词抽取
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    本简介介绍如何使用HanLP工具对中文文本进行高效精准的分词处理，并展示如何从中抽取出关键信息以及实施文本聚类分析，同时提供相关的工具资源和实际应用案例。 HanLP是一系列模型与算法的集合工具包，旨在推动自然语言处理技术在实际生产环境中的应用普及。它具有功能全面、运行高效、架构清晰、语料库更新及时以及高度可定制的特点；提供包括词法分析（如中文分词、词性标注和命名实体识别）、句法分析、文本分类及情感分析在内的多种实用功能。
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