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【正文】 /df) ? 對 Anchor Text中出現(xiàn)的特征項賦以較高權(quán)重 Anchor Text 取不同 權(quán)值情況下SVM分 類器的表現(xiàn)%%%%%%1 2 3 F1 R P分類結(jié)果合并 ? 不同的分類器具有不同的分類特性 不同分類器的F 1 值%%%%%%01 03 04 05 07 08 10 11 12 13 14簡單貝葉斯 SVM分類結(jié)果合并 ? 分類結(jié)果合并算法 – 采用兩個分類器 ——支撐向量機（ C1）、簡單貝葉斯（ C2），操作 Pi（ c）可獲得 Ci分類器在 c類別上的精度，操作 Fi（ c）可獲得Ci分類器在 c類別上的 F1值。 } } else if(T1∈ R1 and T2 ∈ R1 ){ T = T1 } else if(T1∈ R2 and T2 ∈ R2){ T = T2 } 分類結(jié)果合并
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