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基于机器学习的自动文本分类模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义,提出了自动文本分类的流程模型,然后选取了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法作为一个典型例子进行分析,最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。 相似文献
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文本自动分类的测评研究进展 总被引:6,自引:0,他引:6
分类是文本挖掘的基础和核心,是近年来数据挖掘和网络挖掘的一个研究热点。本文从定性和定量两个方面,介绍国内外文本分类研究现状,分析影响文本分类的重要因素,希望通过对文本分类系统和算法的评测总结发现研究中存在的共同问题,为文本自动分类的优化、改进提供理论和事实依据。 相似文献
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Web自动文本分类技术研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
Web自动文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.本文首先分析了国内外Web自动文本分类方法的研究现状,接着对新近出现的多分类器融合的方法、基于群的分类方法、基于RBF网络的文本分类模型、基于模糊-粗糙集的文本分类模型、潜在语义分类模型等新方法,以及K-近邻算法和支持向量机的新发展等进行了深入探讨;并对Web自动文本分类过程中的几个关键技术:文本预处理、文本表示、特征降维、训练方法和分类算法等进行了分析;最后总结了当前Web自动文本分类技术存在的问题及其发展趋势. 相似文献
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施洁斌 《现代图书情报技术》2004,20(7):27-29
提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究,与常用的K-最邻近法相比,无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势,而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外,从研究中的不同特征选择的评价函数来看,它们对分类有一定的影响,应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高,其次是文本证据权,而期望交叉熵的效果最差,说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。 相似文献
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一种基于类别信息的文本自动分类模型 总被引:2,自引:0,他引:2
从理论角度分析基于互信息的特征选择方法的不足,提出一种改进的互信息特征选择方法;针对向量空间模型在文本表示方面的问题,使用类别空间模型将文本表示为矩阵,有效利用文本的类别信息,实现一种基于类别信息的文本分类算法。对中文文本的分类实验结果表明,该文本分类方法具有良好的分类效果。 相似文献
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文本分类是信息检索领域的重要应用之一,由于采用统一特征向量形式表示所有文档,导致针对每个文档的特征向量具有高维性和稀疏性,从而影响文档分类的性能和精度。为有效提升文本特征选择的准确度,本文首先提出基于信息增益的特征选择函数改进方法,提高特征选择的精度。KNN(K-Nearest Neighbor)算法是文本分类中广泛应用的算法,本文针对经典KNN计算量大、类别标定函数精度不高的问题,提出基于训练集裁剪的加权KNN算法。该算法通过对训练集进行裁剪提升了分类算法的计算效率,通过模糊集的隶属度函数提升分类算法的准确性。在公开数据上的实验结果及实验分析证明了算法的有效性。 相似文献
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基于字频向量的中文文本自动分类系统 总被引:12,自引:3,他引:12
本文提出了一种根据汉字统计特性和基于实例映射的中文文本自动分类方法。该方法采用汉字字频向量作为文本的表示方法。它的显著特点是引入线性最小二乘方估计技术建立文本分类器模型,通过对训练集语料的手工分类标引以及对文本和类别间的相关性判定的学习,实现了基于全局最小错误率的汉字一类别两个向量空间的映射函数,并用该函数对测试文本进行分类。 相似文献
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简单介绍了文本分类的定义及应用,针对文本信息自动分类的研究动态,分析了当前我国文本信息自动分类研究中存在的问题,提出进一步完善文本自动分类的建议和方法。 相似文献
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郭少友 《现代图书情报技术》2008,24(5):44-49
用词上下文向量来表达文本集内一个词语与其他词语之间的上下文关系,并在词上下文向量的基础上生成分类器中所有类别的类别特征向量,以及待分类文本的特征向量,最后由分类器给出待分类文本的所属类别。实验显示,在类别特征向量和文本向量中融入词语上下文关系有助于改善文本分类效果。 相似文献
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文本分类中的特征降维方法综述 总被引:42,自引:7,他引:42
文本分类的关键是对高维的特征集进行降维。降维的主要方法是特征选择和特征提取。本文综述了已有的特征选择和特征抽取方法,评价了它们的优缺点和适用范围。 相似文献
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An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization 总被引:118,自引:4,他引:118
Yiming Yang 《Information Retrieval》1999,1(1-2):69-90
This paper focuses on a comparative evaluation of a wide-range of text categorization methods, including previously published results on the Reuters corpus and new results of additional experiments. A controlled study using three classifiers, kNN, LLSF and WORD, was conducted to examine the impact of configuration variations in five versions of Reuters on the observed performance of classifiers. Analysis and empirical evidence suggest that the evaluation results on some versions of Reuters were significantly affected by the inclusion of a large portion of unlabelled documents, mading those results difficult to interpret and leading to considerable confusions in the literature. Using the results evaluated on the other versions of Reuters which exclude the unlabelled documents, the performance of twelve methods are compared directly or indirectly. For indirect compararions, kNN, LLSF and WORD were used as baselines, since they were evaluated on all versions of Reuters that exclude the unlabelled documents. As a global observation, kNN, LLSF and a neural network method had the best performance; except for a Naive Bayes approach, the other learning algorithms also performed relatively well. 相似文献
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基于句子的文本表示及中文文本分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文本挖掘技术是信息资源管理的一项关键技术.向量空间模型是文本挖掘中成熟的文本表示模型,通常以词语或短语作为特征项,但这些特征项只能提供较少的语义信息.为实现基于内容的文本挖掘,本文将文本切分粒度从词语或短语提高到句子,用句子包表示文本,使用句子相似度定义文本相似度,用KNN算法进行中文文本分类,验证模型的可行性.实验证明,基于句子包的KNN算法的平均精度(92.12%)和召回率(92.01%)是比较理想的. 相似文献
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若要有效地实现文本分类,关键是对高维特征空间进行降维,降维方法分为特征选择和特征提取.本文对已有特征选择方法分析后发现,这些方法仅利用文档数来选择特征,没有考虑特征项的权重.为了找出本质特征,我们提出了一种基于特征项与类之间模糊关系的特征选择方法,引入特征项权重来确定其隶属度.采用KNN分类器,在Reuters-21578标准文本数据集上进行了训练和测试.实验表明,宏平均和微平均都达到了最高,分别为81.82%和94.88%,宏平均比IG,CHI提高了4.73%和1.12%,微平均比IG,CHI提高了1.56%和0.21%. 相似文献