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来自「This complete matlab for neural network」· 文本 代码 · 共 36 行

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [合集]有为有那位对当前文本分类比较了解的说两句
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Oct 20 23:34:44 2002), 站内信件

sdvictor (大家好) 于Fri Oct 18 10:50:25 2002提到：

现在文本分类做到了什么程度，准确率和召回率国际上的说法到了多少？这个领域常用
的方法是什么方法，还有没有进一步研究的必要？


tyqqre (tyqqre) 于Fri Oct 18 20:14:37 2002)
提到：

基于向量空间模型的方法：
naive bayes, knn, vsm


WbAI (wbAI) 于Sat Oct 19 13:47:55 2002)
提到：

    文本分类是一个较热门的研究方向，通常有两条路线对其分类：
    1，采用规则分类
    2，基于统计方法的分类
    前者研究的人较少，应用也少，精度也不高。
    第2种方法采用的人较多，成熟的方法也较多，分类精度目前最高的得数支持向量机了
吧。但实现复杂，时间耗费较大。其次就是 typre所说的那几种用得较多。
   通常精确率和召回率都在85左右。
   文本分类的进一步研究空间还是有的。比如：现在的分类都是基于统计的，统计词频，
计算信息赢取等等。。。。。。
  那么，能不能基于语义分类呢?能不能进一步提高文本分类精度呢？等等，但是进一步的
研究方向哟。
  呵呵，以上为本人一家之见，希望大家补充