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APPLICATION OF K-NN CLASSIFIER TO CATEGORIZING FRENCH FINANCIAL NEWS

机译:K-NN分类器在法国金融新闻分类中的应用

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摘要

We have implemented the document categorization system DocCat to automatically organize French financial news for Firstinvest site. This paper describes system framework and main techniques we use. In DocCat, both relational database and XML are used to organize documents, our CBA algorithm is conducted to select features and k nearest neighbor algorithm is implemented as categorization model. We use 4000 financial news to learn and evaluate DocCat. The primary experimental results show that DocCat produces satisfactory performance. The flexible design allows users to easily adapt DocCat to different application domains.
机译:我们已经实施了文档分类系统DocCat,可以自动为Firstinvest网站组织法国财经新闻。本文介绍了系统框架和我们使用的主要技术。在DocCat中,关系数据库和XML均用于组织文档,我们的CBA算法用于选择特征,而k最近邻算法被实现为分类模型。我们使用4000条财经新闻来学习和评估DocCat。主要的实验结果表明DocCat可以产生令人满意的性能。灵活的设计使用户可以轻松地使DocCat适应不同的应用程序域。

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