【摘 要】
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本文提出一种基于预定义类别与文本特征之间相关性的自动分类算法，并在文中详细阐述了汉语文本自动分类模型的设计与实现过程。为测试分类模型实现性能，建立具有１２类别的分类体系
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本文提出一种基于预定义类别与文本特征之间相关性的自动分类算法，并在文中详细阐述了汉语文本自动分类模型的设计与实现过程。为测试分类模型实现性能，建立具有１２类别的分类体系，并构造包含近５００篇汉语新闻语料的测试集。实验结果表明，评价自动分类算法的两个重要指标：查全率和查准率，都比较令人满意。
In this paper, an automatic classification algorithm based on the correlation between predefined categories and text features is proposed, and the design and implementation process of Chinese text automatic classification model are described in detail. To test the performance of the classification model, a classification system with 12 categories was established and a test set containing nearly 500 Chinese news corpus was constructed. The experimental results show that it is quite satisfactory to evaluate two important indexes of automatic classification algorithm: recall rate and precision.
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