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中文文本分类中一种基于语义的特征降维方法
引用本文:胡涛,刘怀亮.中文文本分类中一种基于语义的特征降维方法[J].现代情报,2011,31(11):46-50.
作者姓名:胡涛  刘怀亮
作者单位:西安电子科技大学经济管理学院,陕西 西安710071
摘    要:文本提出了一种基于语义的特征降维方法。通过依存关系抽取实现一次降维;通过计算类别和依存关系特征项的语义相似度,结合互信息方法进行特征选择实现二次降维。对中文文本分类的实验结果表明,提出的特征降维方法具有较好的分类效果。

关 键 词:文本分类  特征降维  互信息  依存关系  语义

Method of Feature Reduction in Chinese Text Classification Based on Semantics
Authors:Hu Tao  Liu Huailiang
Institution:School of Management,Xidian University,Xi'an 710071,China
Abstract:This paper introduced a semantic-based feature dimension reduction method.Dependencies extracted by dimensionality reduction;by calculating the semantic similarity of categories and dependencies,combined with the multi-information feature selection method for the second dimension reduction.Experiments in Chinese text classification showed that the proposed feature dimension reduction method has better classification results.
Keywords:text classification  dimension reduction  multi-information  dependency relation  semantic  
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