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提出了一種快速的文本傾向性分類方法，即采用類別空間模型描述詞語對類別的傾向性，基于詞的統計特征實現分類；針對傾向性分類的復雜性，在綜合考慮詞頻、詞的文本頻、詞的分布三種統計特征的基礎上，提出一種新的二次特征提取方法：第一次特征提取，采用組合特征提取方法，除去低頻詞以及在各類中均勻分布的噪音詞；第二次特征提取，去除類別傾向性不明顯的詞。實驗表明該分類方法不僅具有較高的分類性能，而且運行速度快，在信息檢索、信息過濾、內容安全管理等方面具有一定的實用價值。
關 鍵 詞 類別權重; 類別空間模型; 文本傾向性分類; 二次特征提取
關 鍵 詞 類別權重; 類別空間模型; 文本傾向性分類; 二次特征提取
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