论文摘要
针对藏文文本及其语法和词法结构,采用条件随机场进行分词,利用人工统计和标注进行停用词词典建立,然后采用tf-idf的词向量空间,予以权重计算,最后采用随机森林算法构建分类器,进行文本分类。并使用查全率、查准率和F1值三种评价函数与逻辑回归、多项式朴素贝叶斯、支持向量机三种算法相比,结果显示,随机森林算法在高维特征的藏文文本分类上优于其他分类器。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 包晗,西热旦增,郭龙银,尚慧杰
关键词: 藏文,条件随机场,随机森林,文本分类
来源: 电脑知识与技术 2019年34期
年度: 2019
分类: 信息科技,哲学与人文科学
专业: 中国语言文字,计算机软件及计算机应用
单位: 西藏大学信息科学与技术学院,西藏大学理学院
基金: 2018年大学生创新创业训练计划项目“基于随机森林的藏文文本分类”(项目编号:2018XCX045)
分类号: TP391.1;H214
DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.4093
页码: 178-180
总页数: 3
文件大小: 1841K
下载量: 83
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