基于马尔科夫模型的文本情景感知数据分类器研究

摘要：

该文基于马尔科夫模型,从情景感知的方面入手,对文本情景进行建模获取文本的特性.通过对文章的结构、语法、习惯用词等方面的分析后建立的相应情景感知模型,通过已建好模型可对文本进行快速的分类或进行文本相似情景的研究,从而为匿名作者识别、抄袭查重等提供重要参考.实验结果表明,基于马尔科夫模型的文本感知数据分类器的具有实际的参考意义.

关键词：马尔科夫模型、文本、分类器、情景感知

所属期刊栏目：11

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：212-213