1) text categorization for military intelligence
情报文本分类
2) text sentiment classification
文本情感分类
1.
In this paper,using three kinds of feature selection methods,two kinds weighing assignment methods,the five kinds of Stoplist and SVM on text sentiment classification are studied.
实验结果表明,不同特征选择方法、权重计算以及停用词表,对文本情感分类的影响也不尽相同;除形容词、动词和副词外的其余词语作为停用词表以及不使用停用词表对情感分类作用较大,得到的分类结果比较好;总体上,采用信息增益和布尔型权重进行中文文本情感分类的效果较好。
4) packet classification
报文分类
1.
Fast packet classification algorithm applying to multiple fields;
一种高速多维报文分类算法
2.
Improved Fast Packet Classification Algorithm Applying to Multiple Fields;
一种改进的多维高速报文分类算法
3.
A New Fast Packet Classification Algorithm: RC FST;
一种新的快速报文分类算法——RC-FST
5) text classification
文本分类
1.
Compensation strategy of unseen feature words in naive Bayes text classification;
贝叶斯文本分类中特征词缺失的补偿策略
2.
Multi-dimensional,multi-level text classification system for marine knowledge;
海洋领域知识多维多层次文本分类体系
3.
Subject-oriented text classification algorithm based on information retrieval;
基于信息提取的面向行业应用文本分类算法
6) text categorization
文本分类
1.
Method of Chinese text categorization based on the word vector space model;
基于词向量空间模型的中文文本分类方法
2.
Effects of category distribution in a training set on text categorization;
训练集类别分布对文本分类的影响
3.
A Chinese text categorization system based on the improved VSM;
一种基于VSM文本分类系统的设计与实现
补充资料：情报检索(见情报处理自动化)
情报检索(见情报处理自动化)
intelligence retrieval
qingbQo iiansuo情报检索(intelligenee retrieval)见情报处理自动化。
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参考词条