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如题,给思路就成。谢谢。展开阅读全文
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如果你有办法等到一些已经分好类的数据，比如1万篇根据文字分好类的资料，那你可以考虑各种分类算法。比如CART，SVM,这些工具基本上都有现成的代码，下一个就可用。
不过，大部分的情况下是你根本没有足够的分好类的资料。如果你有耐心，自己准备一些也是可以的。
另一种比较笨的方法是手工收集关键字，
根据一些关键字，来分类，比如一篇文章如果包含NBA,或者姚明，那么可以把它放到体育里。
包含外汇，热钱，房地产，可以放到财经类。。
这样，每次利用关键字把没有分类的材料，先做一个粗粒度的分类，
没有分类成功的，单独放一类，分类结束之后，肯定会有很多没有分类成功，再次人肉这些没有分类成功的文档，从中找出没有用到的关键字。
然后再次给所有文档归类，以此递推。。。直到符合一定的精度。。
可以包含复杂的规则来制定是否属于一个类。
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红花
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首先得把关键字与某个类型做成映射
如multimap
然后首先是查找文章标题 再对比是哪一种的.
如果判断内容的话则数据量会大一些.
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词频分析
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我开始向导的方法也是闲切词再根据词来分类。
可是网络上能下的词库好像都没有分类，自己手动把词库的词先逐一分类太累人了。
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微软MVP
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1楼的思想不错啊
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兄弟已经无暇看书了，工作迫在眉睫。只求大致算法，便开工。
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如果找不到分类词库，就只能自己建立了，可以跟领导反映一下情况，请求其他人协助处理。
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