"基于本体集成的文本分类关键技术及其应用研究"专题序

摘要：

@@ 文本分类是目前国内外理论研究的热点领域,在信息检索、数据挖掘、垃圾邮件过滤、数字图书馆等领域具有广泛的应用.随着新一代语义Web的出现和人们对网络信息资源语义分类的需求,基于关键词加权的向量空间模型表征文本的分类方法逐渐呈现出一些问题,如忽略词间重要语义信息,不能解决同义词、多义词、词间上下位关系等;在对海量文献分类时,向量空间维度过高,出现内存不足,分类速度慢等.

机标关键词：本体集成、文本分类、关键技术、应用研究、语义信息、向量空间模型、网络信息资源、垃圾邮件过滤、数字图书馆、语义分类、信息检索、文献分类、数据挖掘、热点领域、内存不足、理论研究、空间维度、分类速度、分类方法、新一代

分类号：G25(图书馆学、图书馆事业)

在线出版日期：2011-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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