基于TF-IDF算法的文本量化方法及作者识别应用

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摘  要：作者识别任务旨在找到匿名文本的作者，在互联网蓬勃发展的时代，准确识别出匿名文本的作者对维护网络环境的安全有着积极作用。在该任务中，文本内容的量化非常关键，能直接影响作者识别的准确率。基于词频-逆文档频率（TF-IDF）算法，文章提出了一种文本量化方法将文本转变为向量。为评估闵可夫斯基距离和余弦相似度识别作者的共同作用，提出了一种混合距离用于计算两个文本之间的距离。（剩余13435字）

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