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基于特征聚类与降维的新闻文本智能分类算法

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文本分类是当前智能处理新闻数据信息的一种有效手段.为了提高信息处理的准确性和有效性,提出基于特征聚类与降维的新闻文本智能分类算法.首先,利用汉语词汇分析系统ICTCLAS对新闻文本分词作预处理,去除其中的停用词,并区分新闻文本的词性.然后,利用权重函数对新闻文本作降维处理,约简新闻文本的关键词集.最后,采用聚类分析技术对新闻文本特征实施聚类,得到不同类别的新闻文本.实验表明,所提出的算法得到的分类结果准确率在 96%以上,召回率在 98%以上,说明所提出的算法能够实现对新闻文本智能精准分类,具有良好的应用前景.

张鸿彦

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河南工程学院 河南郑州 450000

特征聚类 降维处理 新闻文本 智能分类 汉语词汇分析系统 权重函数

河南省高等学校重点科研项目河南工程学院横向科研项目

22A520022HKJ2021139

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.04.023

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(4)
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