【摘 要】
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提出了一种独立于具体领域的文本线性分割统计模型，其中采用多元判别分析方法定义了4种全局评价函数，实现对文本分割模式的全局评价，寻找满足分割单元内距离最小化和分割单元间
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473140(国家自然科学基金);the National HighTech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA01Z154(国家高技术研究发展计划(8
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提出了一种独立于具体领域的文本线性分割统计模型，其中采用多元判别分析方法定义了4种全局评价函数，实现对文本分割模式的全局评价，寻找满足分割单元内距离最小化和分割单元间距离最大化条件的最好分割方式．该模型采用遗传算法来解决新模型的高计算复杂度问题．比较性实验结果显示，新模型比TextTiling和Dotplotting算法取得了更高的Pμ肝价性能．
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