N-gram错误容忍文本分类:高准确率处理多语言与计算机新组
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更新于2024-09-17
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"基于n-gram的文本分类是一种关键的文档处理技术,它在电子文档的大规模自动化处理中起着核心作用。本文档由William B. Cavnar和John M. Trenkle撰写,发表于环境研究学院,主要探讨了如何利用n-gram方法来应对文本分类中的挑战,尤其是在处理包含各种文本错误(如拼写、语法错误在电子邮件中的出现,以及来自OCR系统的字符识别错误)的文档时。
n-gram方法是一种统计语言模型,它将连续的词语或字符序列分解成固定长度的片段,如一元(n=1)、二元(n=2)或三元(n=3)等。这种技术在文本分析中特别有用,因为它能够捕捉到局部上下文的模式,这对于理解和区分不同主题或类别非常有效。
在这篇文章中,作者提出了一种基于n-gram的文本分类系统,其设计旨在对文本错误具有高度容忍度。该系统的特点是小型化、高效且稳健,特别是在处理多语言的Usenet新闻组文章时表现出色,达到了99.8%的正确分类率。这证明了n-gram方法在识别和归类各种语言的文本时的精准性。
此外,该系统还应用于计算机导向的新闻组文章分类,尽管面临语言和主题的多样性,但也能达到80%的高准确率,显示了其在实际应用中的广泛适用性。这种n-gram方法的优势在于它不仅适用于标准的、无误的文本,还能在一定程度上处理文本噪声,提高了文本分类任务的整体性能。
这篇论文提供了一种实用的文本分类策略,展示了n-gram技术在处理复杂文本环境中的潜力,对于文本挖掘、自然语言处理以及信息检索等领域具有重要的参考价值。"
2020-08-30 上传
2024-02-03 上传
2023-03-27 上传
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2023-09-25 上传
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pokemones3
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