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数据挖掘中的文本多分类和文本多类分类有区别吗?

发布时间:2019-07-31 07:03 来源:未知 编辑:admin

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  文本总结是指从文档中抽取关键信息,用简洁的形式对文档内容进行摘要或解释。从而用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。文本总结在有些场合非常有用,例如,搜索引擎在向用户返回查询结果时,通常需要给出文档的摘要。目前,绝大部分搜索引擎采用的方法是简单地截取文档的前几行。

  文本分类是指按照预先定义的分类体系,将文档集合的每个文档归入某个类别。这样,用户不但能够方便浏览文档,而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更为容易。目前,Yahoo仍然是通过人工对Web 文档进行分类,这大大限制了其索引页面的数目和覆盖范围。可以说研究文本分类有着广泛的商业前景和应用价值。

  文本聚类与分类的不同在于,聚类没有预先定义的主题类别,是一种典型的无教师的机器学习问题。 它的目标是将文档集合分成若干簇,且同一簇内的文档相似度尽可能大。聚类的结果可以用来指导分类。

  以上功能的研究在国外研究得比较的多,但都是基于英文环境的。在国内,数据挖掘研究者对中文文本的研究还刚刚开始,如何借鉴现有中文处理技术对文本进行挖掘仍有很多问题亟待解决。

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