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@@ -8,29 +8,29 @@
 
 *	新增说明3：增加基于 TF-IDF(词向量) 特征的文本分类程序。
 1. 主程序：DfIdfClassifier.java
-2. 效果
-```
-CATEGORY      nment   others
-government     233      46
-others         110     390
-准确度: 0.8
-总共正确数 : 623
-总数：779
-```
+2. 效果如下：
+
+>CATEGORY      nment   others
+>government     233      46
+>others         110     390
+>准确度: 0.8
+>总共正确数 : 623
+>总数：779
+
 *	新增说明2：增加基于 N-Gram(词向量) 特征的文本分类程序，目的是找出自己领域相关的文本，然后再从这个领域相关的文本中判断正负面。
 
 1. 测试语料：data/text_classification.zip 解压缩即可
 2. 运行程序：NGramClassifier.java 即可。
-```
-效果：
-Total Accuracy=0.9550706033376123
-95% Confidence Interval=0.9550706033376123 +/- 0.014546897368198444
-Confusion Matrix
-reference \ response
-  			 government,others
-  government 271,			8
-  others	 27,			473
-```
+3. 效果如下：
+
+>Total Accuracy=0.9550706033376123
+>95% Confidence Interval=0.9550706033376123 +/- 0.014546897368198444
+>Confusion Matrix
+>reference \ response
+>  			 government,others
+>  government 271,			8
+>  others	 27,			473
+
 *	新增说明1：2015-04-10测试了不用中文分词器，分词之后 LingPipe 情感分类的准确率，同时测试了去除停用词之后的情感分类的准确率。