基于动词词典的快速文本分类系统：关键词提取与效率提升

本文主要探讨了一种基于新的关键词提取方法的快速文本分类系统。首先，系统关注语言的词性特征，对传统最大匹配分词法进行了创新。具体来说，作者构建了一个新型的机器词典，包括动词词典、虚词词典和停用词词典，这些词典的建立是根据语言的语法和常用词汇特性进行的。作者采用了"小容量"词库的切分技术，通过比对这三种类型的词语进行切分，并制定了相应的规则，以提高分词的效率和准确性。 进一步的关键词提取环节，文中提到了CD ED算法及其改进。这是一种可能是指某种筛选关键词的方法，可能是TF-IDF算法（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）的一种变体或优化，它能够有效地衡量一个词对于文档和整个语料库的重要性。通过这个算法，系统能够从大量文本中筛选出最具代表性和区分性的关键词，以便于文本的分类。 最后，文本分类过程采用了kNN（k-Nearest-Neighbor，最近邻）算法。kNN是一种监督学习算法，它通过查找训练集中与新样本最相似的k个样本，然后根据这些样本的类别来预测新样本的类别。在这个系统中，关键词提取的结果作为输入特征，通过kNN算法实现文档的快速而准确的分类。 实验结果显示，这种基于新关键词提取方法的系统在保持分类准确性的前提下，显著提高了文本分类的速度。这对于大规模文本数据处理和实时分析任务具有重要意义。研究结果支持了在计算机应用和中文信息处理领域中，对文本进行精确、高效的关键词提取和分类是可行且实用的策略。 本文的研究成果对于文本挖掘、自然语言处理以及信息检索等领域都具有实际应用价值，特别是在提升文本处理系统的性能和效率方面。通过引入新的分词方法和关键词提取策略，该系统有望在实际工作中降低文本分类的时间成本，提高整体的生产力。