基于随机森林的藏文文本分类

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【获取途径】超星期刊网
【作者】包晗，西热旦增，郭龙银，尚慧杰
【DOI】10.14004/j.cnki.ckt.2019.4093
【作者单位】西藏大学信息科学与技术学院；西藏大学理学院
【年份】2019
【卷号】第15卷
【期号】第34期
【页码】178-180
【ISSN】1009-3044
【关键词】藏文条件随机场 TF-IDF 随机森林文本分类
【摘要】针对藏文文本及其语法和词法结构,采用条件随机场进行分词,利用人工统计和标注进行停用词词典建立,然后采用tf-idf的词向量空间,予以权重计算,最后采用随机森林算法构建分类器,进行文本分类。并使用查全率、查准率和F1值三种评价函数与逻辑回归、多项式朴素贝叶斯、支持向量机三种算法相比,结果显示,随机森林算法在高维特征的藏文文本分类上优于其他分类器。
【文献类型】期刊