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本发明公开了一种中文文本作者识别方法，包括：学习方法和分类方法，学习方法的步骤包括：对作者已知的中文文本集合进行分词，构建每一个文本的动态过滤词库并进行过滤，统计每一个分词的词频、文件频率、逆向文件频率和词频‑逆向文件频率，构建文本的特征向量，基于特征向量构建机器学习分类模型。分类方法包括：对待识别的中文文本进行分词得到分词词组，构建动态过滤词库并进行过滤，得到待识别文本的特征向量，应用分类模型对待识别文本进行分类。本发明的中文文本作者识别方法，能够提高中文文本作者识别的效率和准确率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112699242 A
(43)申请公布日 2021.04.23
(21)申请号 202110031440.3
(22)申请日 2021.01.11
(71)申请人 大连东软信息学院
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