维吾尔文论坛文本过滤：术语选择与Rocchio分类器结合的方法

"这篇论文研究了维吾尔文论坛中的一种文本过滤方法，该方法结合了术语选择和Rocchio分类器。论文首先介绍了在预处理阶段如何删除无用词，然后利用N-gram统计模型进行词干提取。接着，论文提出了一种名为均衡型互信息术语选择方法（BMITS），该方法在考虑相关性和冗余性的同时，用于减少初始术语集合的维度，从而得到更精简的特征术语集。最后，通过Rocchio分类器对文本特征进行分类，以有效过滤不良文本。实验结果显示，这种方法在识别不良文本方面表现出良好的准确性。" 本文主要探讨的是如何解决维吾尔文论坛中的文本过滤问题，这是一个在多语言环境中具有重要意义的研究课题。论文提出的方法首先对论坛文本进行预处理，这一过程包括去除无意义的词汇，如停用词，以减少噪声。预处理后的文本通过N-gram统计模型进行分析，以提取基本的词干单元，这些词干通常包含了文本的核心信息。 接着，论文介绍了一种创新的术语选择策略——均衡型互信息术语选择方法（BMITS）。此方法在选择特征术语时，不仅考虑了术语与类别的相关性，还兼顾了术语间的冗余性。通过这种方式，可以筛选出最具区分性的术语，降低特征空间的复杂度，提高后续分类器的性能。 Rocchio分类器是论文中选用的分类工具，它是一种基于查询调整的检索方法，常用于信息检索和文本分类。在本研究中，Rocchio分类器接收经过术语选择后的文本特征，通过迭代更新分类器的参数，逐步优化分类效果，从而有效地过滤掉不良文本。 实验部分，作者在特定的维吾尔文数据集上测试了所提方法，结果证明该方法能准确识别不良文本，验证了其在文本过滤领域的有效性。此外，这项研究也得到了国家自然科学基金和国家社会科学基金等多个项目的资助，表明了其研究价值和实际应用前景。 关键词涉及维吾尔文论坛、文本过滤、N-gram统计模型、术语选择和Rocchio分类器，这些是理解本文核心内容的关键概念。文章的贡献在于提供了一种新的维吾尔文文本过滤方案，这对于维护网络环境的健康和安全，特别是在多语言社区中，具有重要的理论和实践意义。