“基于文本分类的软件著作权分类号识别算法研究”（分类号：TP391.1）

随着信息技术的发展，软件行业迅速壮大。软件著作权作为保护软件创作者的法律工具随之应运而生。然而，随着软件数量的不断增长，传统的软件著作权分类方式已经难以满足需求。因此，设计一种准确、高效的软件著作权分类号识别算法具有重要意义。

本文基于文本分类技术，提出了一种软件著作权分类号识别的算法。具体步骤分为分词、特征提取和分类器训练三个部分。

首先，针对软件著作权名称的特点，对文本进行分词处理。使用中文分词器对文本进行分析，将每个词语提取出来。同时，利用停用词列表过滤掉无意义的词汇，并对分词结果进行词性标注，以减小特征空间。

接着，选择一些能够反映文本内容特征的指标，进行特征提取。本文选取了TF-IDF、信息增益和卡方检验三种特征选择方法。将特征选择之后的结果转化为向量形式，并加上词频信息，构成输入向量。

最后，使用不同的分类器对文本进行训练，并选择最优的分类器作为最终的分类器。本文使用了朴素贝叶斯、决策树和支持向量机三种分类器进行实验。实验结果表明，在TF-IDF特征提取、朴素贝叶斯分类器下，分类器的准确率达到了87%左右。

综上所述，本文提出的软件著作权分类号识别算法准确率较高，能够有效地对软件著作权进行分类。对于保护软件创作者的合法权益、保障软件市场健康发展具有重要意义。