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基于领域知识的文本分类
被引量：
13
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作者
朱靖波
陈文亮
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第8期733-735,共3页
提出了一种基于知识的文本分类方法,其中引入领域知识,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本分类过程看作集聚计算过程.文本索引过程采用了改进型特征选取和权重计算方法.提出了一种基于互信息的学习算法,从训练语料中自...
提出了一种基于知识的文本分类方法,其中引入领域知识,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本分类过程看作集聚计算过程.文本索引过程采用了改进型特征选取和权重计算方法.提出了一种基于互信息的学习算法,从训练语料中自动学习领域特征集聚计算公式.实验结果显示基于领域知识的文本分类技术总体性能优于传统的贝叶斯分类模型,领域知识的应用能够有效改善对相似主题和相反主题的分类性能.
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关键词
领域知识
文本分类
集聚计算
机器学习
朴素贝叶斯模型
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题名
基于领域知识的文本分类
被引量：
13
1
作者
朱靖波
陈文亮
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第8期733-735,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60203019)微软亚洲研究院联合资助项目(60473140)国家教育部科学技术研究重点项目(104065).
文摘
提出了一种基于知识的文本分类方法,其中引入领域知识,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本分类过程看作集聚计算过程.文本索引过程采用了改进型特征选取和权重计算方法.提出了一种基于互信息的学习算法,从训练语料中自动学习领域特征集聚计算公式.实验结果显示基于领域知识的文本分类技术总体性能优于传统的贝叶斯分类模型,领域知识的应用能够有效改善对相似主题和相反主题的分类性能.
关键词
领域知识
文本分类
集聚计算
机器学习
朴素贝叶斯模型
Keywords
domain knowledge
text categorization
aggregation computation
machine lemming
naive Bayes model
分类号
TP391 [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
基于领域知识的文本分类
朱靖波
陈文亮
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
13
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