中文文本自动分类技术探究与实现

"中文文本自动分类方法的研究和实现" 本文主要探讨了中文文本自动分类方法的研究与实现，这对于网络舆情监控中的文本分类具有重要的实际应用价值。作者马慧敏在华北电力大学攻读计算机应用技术硕士学位期间，师从王保义教授，完成了这项研究。 中文文本自动分类是将文本依据其内容自动归入预定义类别的过程，是文本挖掘领域的一个基础且关键的任务。在大规模语料库环境下，提高分类器的性能是研究的重点。由于中文的复杂性和特性，目前尚未有一个统一的中文文本自动分类标准。因此，该硕士论文旨在通过分析现有的中文文本分类系统，提出改进方案，以提升分类效果。 论文的主要工作集中在三个方面：中文分词技术、特征选取算法和训练分类算法。对于中文分词，这是处理中文文本的首要步骤，由于中文没有明显的词边界，因此分词的准确性直接影响后续分类的精度。作者对现有的分词技术进行了分析和优化，以提高分词的准确性和效率。 其次，特征选取算法是决定分类性能的关键因素之一。论文深入研究了如何从大量文本中挑选出最具代表性的特征，以降低计算复杂度，同时保持分类的准确性。作者可能提出了新的特征选择策略，以更有效地反映文本的主题和语义。 再者，训练分类算法的选择和改进也至关重要。分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机等常被用于文本分类，但每种算法都有其优缺点。论文可能对这些算法进行了对比研究，并根据中文文本的特点进行了针对性的改进，以适应大规模中文文本数据。 最后，作者通过实验验证了改进后的分类系统的性能。实验结果表明，经过改进的系统在分类准确率、召回率和F1值等方面表现更优，证实了所提出的算法和改进措施的有效性。 关键词包括：中文文本自动分类、中文分词、特征选取和分类算法。这些关键词反映了研究的核心内容和技术难点，也是未来继续深化中文文本处理和分类研究的重要方向。