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SEWM2007中文网页分类评测 江西师范大学参赛队报告 江西师范大学网络应用研究所 2007年3月11日 系统模块结构 内容提纲 CWT20G预处理 中文分词 分类器训练 测试集合的分类 预处理流程 网页数据的特点 包含语义丰富的标记 带来噪音(非文本内容及其大量的广告信息) 大量的链接信息 使用工具 采用Java开源项目:HTMLParser 提取的内容 Title、URL、Body、Link、A 另外,提取页面的位置信息,例如 人民网 时政 时政专题 中国共产党十六届六中全会 内容提纲 CWT20G预处理 中文分词 分类器训练 测试集合的分类 中文分词 采用中科院计算所ICTCLAS分词软件 由于网页中有部分超常的英文字符以及一些乱码,分词系统会报错并且停止 。 对这些异常文件采用北大天网提供的基于词典的分词程序。 词干化处理(Stemming) 去除中英文停用词 中文:哈工大的中文停词表,共494个词 英文: Rainbow的禁止词,共524个 内容提纲 CWT20G预处理 中文分词 分类器训练 测试集合的分类 特征选择 特征维数 Example1共有166031个词,根据文档频率过滤后,剩下74078个词 用卡方统计特征选择30,000个词和60,000个词 分类器 标准KNN分类器,K=15 SVMlight算法, joachims二元分类器 内容提纲 CWT20G预处理 中文分词 分类器训练 测试集合的分类 权重计算公式: 采用LTC权重 对词出现在网页的不同位置,给予不同的权重 TITLE,BODY,URL,ANCHOR的权重之比为:5:1:0.5:0.5 网页的位置信息权重设置为4 分类结果 系统环境 硬件平台: HP ProLiant ML570 G3 机架式服务器; 2个双核的Xeon P2.8G,硬盘:274G 操作系统: RedHat AS4_64 编程语言: Java 未来的工作 使用系统的网页去噪技术 考虑链接信息对网页类别的影响 链入信息与链出信息应该区分对待 不同位置词的权重设置应该更合理 江西师范大学网络应用研究所 * 训练集 HTML格式处理 划分为Train Set和Test Set, 优选特征维数和模型参数。 特征表示 生成分类模型 CWT100g HTML格式处理 中文分词 特征表示 进行分类 结果 中文分词 分类训练模块 分类模块 HTML格式处理模块 中文分词模块 原始数据 解压缩得到的网页文件 解析后的文件 信息过滤与提取 结果数据存储 ZLib HTMLParser 江西师范大学网络应用研究所

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