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J-GLOBAL ID：201802215617090147   整理番号：18A2126818

NBとCHI値に基づく農業テキスト分類方法【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Zhou Yuncheng (沈陽農業大学信息与電气工程学院,遼寧沈陽,100866) ,  Xu Tongyu (沈陽農業大学信息与電气工程学院,遼寧沈陽,100866) ,  Deng Hanbing (沈陽農業大学信息与電气工程学院,遼寧沈陽,100866)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 46  号： 17  ページ： 219-223  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自己ネットワークからの農業テキストの自動分類は,更なる利用の前提である。ナイーブBayes(NB)とχ2(Chi-square,略すCHI)の特性語によって選択された農業テキスト分類方法の1種類を提案し、Python言語で相応するテキスト分類プログラムと特徴語選択プログラムを実現した。農業情報ウェブサイトから良好に分類された文書を入手し、浄化、分詞などの前処理を行い、4種類のテキストを含む農業コーパスを構築した。特徴語の選択数と訓練サンプル数などの分類識別率への影響とタイトルによるWebページテキスト分類の実行可能性問題を研究した。結果により、テキスト分類の正解率は主にCHI値の高い少量の特徴語によって決まるが、CHI値の降順に特徴見出し語の数を増やすと、テキスト識別率にマイナスの影響を与えることはない。訓練サンプル数はテキスト分類の正解率に一定の影響を与え、高い識別率を達成するために、訓練サンプルは一定の数量に達し、その後、サンプル量を増やし、識別率には明らかな貢献がない。ウェブページのタイトルは,自己ネットワークの農業テキストを分類するのに実行可能である。ナイーブベイジアンとCHI値に基づく特徴語選択方法は、農業テキストを分類でき、識別率が高い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *農業 ,  前処理 ,  Webページ ,  自動分類 ,  コーパス ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 選択法 ,  見出し語 ,  正解率 ,  認識率 ,  特徴語 ,  Python ,  *テキスト ,  *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： Nb ,  農業 ,  分類方法