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题名基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法
被引量：21
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作者
冯永
李华
钟将
叶春晓
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机构
重庆大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第1期251-254,293,共5页
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基金
重庆市自然科学基金(2008BB2183)
中国博士后科学基金(20080440699)
国家社会科学基金(ACA07004-08)资助
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文摘
中文分词的难点在于处理歧义和识别未登录词,传统字典的匹配算法很大程度上是依靠字典的代表性而无法有效地识别新词,特别是对于各种行业领域的知识管理。基于二元统计模型的分词算法能很好地适应不同的语料信息,且时间和精度都能满足文本知识管理的应用需要。近似支持向量机是将问题归结成仅含线性等式约束的二次规划问题,该算法的时间复杂度和空间复杂度比传统SVM算法的均有降低。在利用自适应分词算法进行分词的基础上,再利用近似支持向量机进行文本分类。实验表明,该方法能够自动适应行业领域的知识管理,且满足文本知识管理对训练时间敏感和需要处理大量文本的苛刻环境要求,从而具备较大的实用价值。
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关键词
自适应中文分词
近似支持向量机
文本分类
知识管理
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Keywords
Adaptive chinese word segmentation, Proximal support vector machines, Text classification, Knowledge management
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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