句子分类

这份文件包含了基于句子描述视频的基础语言学习代码，由Haonan Yu和Jeffrey Mark Siskind在ACL 2013上发布。该算法核心来自普渡大学CCCP小组，基础设施主要由DARPA Mind's Eye计划在南卡罗来纳州的普渡大学-多伦多大学开发。

英语句子的 Access 数据库，挺适合搞英语学习或语料的朋友。用的是老版本的.mdb格式，压缩成了.rar文件，里面就是一个English.mdb。你解压之后，直接用 Access 打开就行，或者用第三方工具也行。结构上估计有句子表、翻译字段、用法示例之类的，查起来也方便。 Access 的表结构还是挺灵活的，想怎么加字段都能改。比如加个Level字段来标记难度，或者Usage字段专门写例句。你搞教学、做 App 或者研究语法都能用得上。 要是你不想装 Access，像MDB 数据库阅读器这种工具也能直接打开，还能改数据。支持导出 CSV 或者 XML 格式，迁移到别的系统也方便。嗯，比较适

Matlab开发中的一个简单函数，可安全将字符数组中的句子分离成单元格，避免误将缩写词或首字母缩略词分割错误。此外，用户可以通过添加例外到abbreviation.mat文件来自定义缩写处理。

数据清洗与精炼过程： 初始数据导入: 共导入超过 150 万条句子记录。 去除冗余信息: 清除每行句子前的序号。 内容审核: 剔除包含敏感词汇的句子。 长度筛选: 保留长度在 10 到 155 字之间的句子，确保句子完整性与阅读体验。 质量评估: 人工筛选，去除表达不佳、语义不通顺的句子。 去重: 消除重复句子，最终得到 33 万多条精选优美句子。 句子分类与整理 对句子进行主题分类，利用数据库 GROUP BY 功能，最终整理出 9 千多个类别。

将NMEA 0183（国家海洋电子协会）句子（或字符串）读入Matlab结构。

该实例使用 Access 数据库和 VBA 脚本来提取中英文句子中的中文句子。

非监督分类与监督分类流程对比 | 流程步骤 | 监督分类 | 非监督分类 | 备注 ||---|---|---|---|| 1. 初步分类 | √ | √ | || 2. 选择训练样本 | √ | | 仅监督分类需要 || 3. 确定分类器 | √ | | 仅监督分类需要 || 4. 分类合并专题判断 | | √ | 仅非监督分类需要 || 5. 分类后处理 | √ | √ | || 6. 检验分类结果 | √ | √ | || 7. 统计分析、输出结果 | √ | √ | |

在领域分类中，不同代码代表了不同的领域，以下是几类常见的领域代码和对应的领域名称： AQ（安全生产） BB（包装） CB（船舶） CH（测绘） CJ（城镇建设） CY（新闻出版） 这些代码有助于在管理系统中快速分类和识别领域，提高工作效率。

视图分为普通视图和检查视图，其中检查视图只允许满足检查条件的更新操作成功执行。

支持向量机的结构风险最小化原则，线性不可分问题拿手，适合搞分类任务的你。SVM 不靠经验拍脑袋，而是用数理逻辑来下判断，泛化能力也比较强。配上源代码、教程、仿真演示，学习起来事半功倍，推荐你看看。