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一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法
被引量：
75
1
作者
刘少辉
董明楷
+2 位作者
张海俊
李蓉
史忠植
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2002年第3期8-14,26,共8页
本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提...
本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较 ;而对文档进行自动分类时 ,首先从根结点开始找到对应的大类 ,然后递归往下直到找到对应的叶子子类。实验和实际系统表明 。
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关键词
多层次文本分类方法
向量空间模型
信息增益
特征提取
词语权重
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关系
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职称材料
题名
一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法
被引量：
75
1
作者
刘少辉
董明楷
张海俊
李蓉
史忠植
机构
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2002年第3期8-14,26,共8页
基金
国家自然科学基金 (6 0 1730 17)
北京自然科学基金 (40 110 0 3)支持
文摘
本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较 ;而对文档进行自动分类时 ,首先从根结点开始找到对应的大类 ,然后递归往下直到找到对应的叶子子类。实验和实际系统表明 。
关键词
多层次文本分类方法
向量空间模型
信息增益
特征提取
词语权重
层次
关系
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分类
Keywords
Text Classification
Vector Space Model
Information Gain
Feature Selection
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法
刘少辉
董明楷
张海俊
李蓉
史忠植
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2002
75
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