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适于Internet新闻文本实时分类的动态向量空间模型DVSM
被引量：
1
1
作者
张晓辉
李莹
+1 位作者
常桂然
赵宏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第6期64-67,共4页
传统向量空问模型(VSM)特征间无关联,且不能动态增量训练,不适合主题和焦点实时变化的Internet新闻信息,为此提出了一种改进的文本实时分类模型——动态向量空间模型(DVSM)。通过对VSM的特征提取策略进行改进,提出了特征聚合和增量训练...
传统向量空问模型(VSM)特征间无关联,且不能动态增量训练,不适合主题和焦点实时变化的Internet新闻信息,为此提出了一种改进的文本实时分类模型——动态向量空间模型(DVSM)。通过对VSM的特征提取策略进行改进,提出了特征聚合和增量训练算法。通过将对分类有相同贡献的文本特征词聚合,使用它们共同的分类贡献向量特征模式作为文本特征向量的基本维;采用增量动态训练改变对分类贡献已改变的特征词在文本向量的特征模式中的位置,适应Internet新闻信息的实时特性。使用静态训练集和动态训练集进行的DVSM与传统VSM的对比实验表明,采用特征聚合和动态训练的DVSM在Internet新闻实时分类中优势效果明显优越。
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关键词
动态向量空间模型
特征聚合
增量
动态
训练
Internet新闻分类
DVSM
分类贡献
向量
特征模式
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职称材料
题名
适于Internet新闻文本实时分类的动态向量空间模型DVSM
被引量：
1
1
作者
张晓辉
李莹
常桂然
赵宏
机构
东北大学软件中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第6期64-67,共4页
基金
国家"八六三"高技术计划资助项目(863-306-ZD02-02-6)
文摘
传统向量空问模型(VSM)特征间无关联,且不能动态增量训练,不适合主题和焦点实时变化的Internet新闻信息,为此提出了一种改进的文本实时分类模型——动态向量空间模型(DVSM)。通过对VSM的特征提取策略进行改进,提出了特征聚合和增量训练算法。通过将对分类有相同贡献的文本特征词聚合,使用它们共同的分类贡献向量特征模式作为文本特征向量的基本维;采用增量动态训练改变对分类贡献已改变的特征词在文本向量的特征模式中的位置,适应Internet新闻信息的实时特性。使用静态训练集和动态训练集进行的DVSM与传统VSM的对比实验表明,采用特征聚合和动态训练的DVSM在Internet新闻实时分类中优势效果明显优越。
关键词
动态向量空间模型
特征聚合
增量
动态
训练
Internet新闻分类
DVSM
分类贡献
向量
特征模式
Keywords
Dynamic vector space model
Feature combination
Dynamic incremental training
Internet news text categorization
Contribute pattern to classification
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
适于Internet新闻文本实时分类的动态向量空间模型DVSM
张晓辉
李莹
常桂然
赵宏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004
1
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