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为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型.针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类.实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间. 相似文献
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简要介绍语义模板的概念,提出基于语义模板向量空间的文档自动分类模型。利用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)分类算法对文档测试集进行基于语义模板空间、词向量空间的分类实验,实验结果表明,基于语义模板空间的文本分类性能比基于词向量空间的分类性能要高。 相似文献
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一种基于词上下文向量的文本自动分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了传统文本自动分类方法的不足、词上下文向量的含义及其在自动分类中的作用,提出了一种基于词上下文向量的文本自动分类方法,该方法利用词上下文向量来生成分类器的类别中心向量和待分类文本的文本向量,使分类质量有所提高。 相似文献
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在支持向量机和遗传算法的基础上,提出一种新的启发式多层文本分类算法。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。文本分类技术是解决大规模文本处理的有效途径。 相似文献
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主要研究了文本分类精度问题。介绍了文本分类的基本过程,提出了一种改进的支持向量机文本分类技术,设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。实验结果表明,提出的方法不仅具有较高的训练效率,同时也能得到很高的分类准确率和查全率。 相似文献
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渔业文本分类是充分利用渔业信息资源的有效途径。针对中文文献资料的结构特点,提出一种结合特征词权值和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的渔业文本分类方法,利用向量空间模型(Vector Space Model,VSM)构建文本向量空间,并结合特征词权值计算文本特征向量中的各特征项,将构建的文本向量送入SVM进行渔业文本分类。采用中国知网下载的标准文档进行了实验测试,并考察了准确率和召回率两个指标,实验结果表明,文章提出的渔业文本分类方法具有较好的分类效果。 相似文献
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一种基于向量空间模型的改进文本分类算法 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨了基于向量空间模型的文本分类技术,通过规范化向量空间模型术语,论述了向量空间模型中TD-IDF向量化文档的不足;提出基于位置等因素的权重改进算法;借助扩展的潜在语义索引算法KLSC和辅助主题词表来消除模型很难处理一词多义、一义多词的现象;根据用户个性化的服务需求,给出了个性化服务的意见。 相似文献
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[研究目的]为提高人工分类效率,降低因分类人员主观知识结构和客观环境因素影响导致的分类错误率,本研究构建了基于层次分类器的专利文本分类模型。[研究方法]随机抽取A、D、E、H4个部中的4000条中文发明专利,以其名称和摘要数据为实验对象,通过文本预处理及文本特征表示后,基于KNN、支持向量机、Rocchio和朴素贝叶斯4种机器学习模型,分别探索IPC部、大类、小类和大组层次上的最佳分类模型及其组合。[研究结论]实验结果显示,层次结构可有效改善平面分类模型的性能,层次组合模型比层次单一模型拥有更高的分类准确率,各层次的最优分类模型分别是：支持向量机(部)、Rocchio+支持向量机(大类)、Rocchio+朴素贝叶斯+支持向量机(小类)、KNN+朴素贝叶斯+支持向量机+支持向量机(大组)。 相似文献
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针对传统的竞争情报分析模型无法有效地对情报源进行深入挖掘分析,获取企业所需的深层情报内容,本文构建了基于语义空间和SVM的竞争情报分类分析模型.该模型利用语义空间来表示文本,提高文本表示的精度;利用基于语义核函数的SVM分类分析算法进行学习和训练,实现语义层面的竞争情报分类分析.实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了竞争情报分析的准确率和效率. 相似文献
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基于改进KNN的文本分类方法 总被引：8，自引：0，他引：8
本文针对VSM (向量空间模型)中KNN (K最近邻算法)在文本处理环境下的不足,根据SOM (自组织映射神经网络)理论、特征选取和模式聚合理论,提出了一种改进的KNN文本分类方法。应用特征选取和模式聚合理论以降低特征空间维数。传统的VSM模型各维相同的权重并不适应于文本处理的环境,本文提出应用SOM神经网络进行VSM模型各维权重的计算。结合两种改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了文本分类的精度和速度。 相似文献
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特征项权重的计算方法是基于向量空间模型的文本分类中一个核心问题，其对文举分类的效果起着至关重要的作用。目前，特征项权重的计算方法很多，但在层次分类环境下哪种方法较好还没有定论。以层次分类环境为出发点，对TF.IDF和基于熵概念的权重方法进行了比较研究，实验结果表明TF．IDF整体得分最高，能够对文本进行较好地形式化表示。 相似文献
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研究了中文文本分类中的文本表示方法,提出了对中文文本表示因素的分析框架,并通过对3个数据集实验结果的分析,确定了各种文本表示因素对分类效果的影响.直接使用汉字进行划分也可以获得较好的分类效果;简单的不使用很大词库的分词和使用大词库的分词,以及复杂的分词对分类效果影响不大;仅使用01表示特征是否出现也可以获得比较好的分类效果;采用综合了合理的向量取值(如使用合适的归一化算法)可以较大幅度地提高分类准确率等.这些结论为后续的应用提供了指导原则. 相似文献
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提出一种基于向量空间模型的科技文献自动分类方法.首先构建分类代表文本,计算单文本与分类代表文本之间的相似度;然后利用训练集计算出分类归属度,以判断某一文本分类的可能性,实现科技文献的自动分类.以3个学科的文献为例,验证该方法的可用性. 相似文献
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传统方法对中密度纤维板施胶系统数据进行分类时,需要依据已知类别的数据进行划分,数据分类的范围和效率较低。为解决这一问题,提出一种基于模糊支持向量机的数据分类方法,依据模糊算法对未知类别数据进行划分,通过支持向量机对划分后的数据进行训练,提高了中密度纤维板施胶系统数据分类的效率。通过最终的仿真实验结果表明,本文方法模型能够快速、准确地对中密度纤维板施胶系统中的数据进行分类,取得了令人满意的效果。 相似文献