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这是一个原创的文章信息自动标引和分类小程序。可以用于文本分析。功能还在不断完善中：）-This is an original article automatic indexing and classification of small programs. Text analysis can be used. Capabilities are also constantly perfected :)
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可用于文本分类的贝叶斯分类器，java开源项目-can be used for text classification Bayesian classifier, java open source projects
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有网友上传了 文本分类的代码 Svmcls.rar ，应该加这个文件才可以完整编译通过。-Some Internet uploads the text classification code Svmcls.rar. should increase the integrity of documents can compile.
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一个将文本处理成maxent（张乐）可执行程序输入数据并可实现分类的小程序-a text processing into maxent (Zhang Yue) binary input data classification can achieve a small procedure
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中文文本分类，应用SVM对中文文本进行分类，具有高性能,Chinese text classification, applications to the Chinese version of SVM for classification, with high-performance
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基于径向基函数的神经网络文本自动分类系统。,Based on Radial Basis Function neural network automatic text classification systems.
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文本相似度计算(tfidf),可用文本分类以及文本信息处理-Text Similarity Computing (tfidf), available for text classification and text information processing
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文本分类语料库，经过编辑手工整理与分类的新闻语料与对应的分类信息。其分类体系包括几十个分类节点，网页规模约为十万篇文档-Text classification corpus, edited manually compiled and classification of news corpus and the corresponding classification information. Their classification system includes dozens of classi
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CRF1.2，条件随机场软件包，很好用很流行的一个文本分类软件，可以用于自然 语言的处理，标签，分类，词性发现，用户只需要着重构造特征函数既可以，实验结果和应用表明crf要优于隐马尔科夫模型。实现环境为java语言。-CRF1.2, conditions package with the airport, very good very popular with a text classification software, can be used in natural language proc
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这是一个100 ％纯Java库，您可以使用适用于N元
分析技术的过程分为文本文件。
该计划包括几个不同的分类算法， namelly
支持向量机，贝叶斯Logistic回归，神经网络分类和文本压缩 算法。如支持向量机和贝叶斯Logistic回归，一个 “一对一” 用于多类分类。更详细的说明这些学习算法和可用的选项，请提供的javadocs 。-It is a 100 pure Java library that you can use to apply N-Gr
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支持向量机实现的文本分类程序，过程如下，首先使用分词工具分词，这里使用的是计算所的分词工具，从而保证分词是最优秀的，接下来使用国际效率最高的文本IFIDF向量生成工具生成文本相量，最后使用台湾林智恒的效率最高的SVM实现软件包libsvm实现训练和分类，可以这么说，该文本分类是同类中效率最高最准确的-text classfication source code use 3 technology.words sementation,vector gerneration,and libsvm too
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文本挖掘，文本分类源代码.包括贝叶斯分类，信息抽取以及抽取之后的关联规则挖掘等功能-source code of text mining and text classification
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文本分类文本的选择似乎是根据内容来的， 而非一般所采用的语体分类-Text classification is based on the text of the choice seems to be content, rather than the general language used in Classification
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基于PLS的文本分类技术研究，和潜在语义索引联系密切，研究文本分类中特征抽取的重要参考。-PLS-based text classification technology, and closely linked to latent semantic indexing, feature extraction of text classification an important reference.
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基于朴素贝叶斯文本分类，准确率能达到80 ，可以作为参考。-Naive Bayes text classification, the accuracy rate can reach 80 , can be used as reference.
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运用最大熵对一个文本中的类进行训练模型，然后可用模型进行预测，结果返回类名，是机器学习语言的重要部分，支持汉字分类-Use of maximum entropy of a text in class training model, the model can then be used to predict the results returned class name is an important part of machine learning languages, support for
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任务描述：本实验要求对文本的情感态度进行二元分类(P/N)。这首先要求通过读入训
练数据并学习来建立一个文本模型，然后通过这一模型来判断测试文本的情感态度，并且与
所持有的标签进行对比，从而得到对该模型的评价。-Task Descr iption: This experiment requires emotional attitude text will be binary classification (P/N). This requires training data by read
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内容很多，包括文本分类、机器翻译、自然语言理解、搜索引擎、词法分析等资料-A lot of content, including text classification, machine translation, natural language understanding, search engine, lexical analysis, etc.
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很好的文本分类，可以二次开发或者其他的使用也是比较方便的(Very good text classification, can be secondary development or other use is also more convenient)
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