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基于词语上下文关系的文本自动分类方法研究
引用本文:郭少友.基于词语上下文关系的文本自动分类方法研究[J].现代图书情报技术,2008,24(5):44-49.
作者姓名:郭少友
作者单位:郑州大学信息管理系,郑州,450001
摘    要: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。

关 键 词:文本自动分类  上下文  词上下文向量
收稿时间:2008-01-03
修稿时间:2008-01-29

Research on Automatic Classification Based on Term Context Relations
Guo Shaoyou.Research on Automatic Classification Based on Term Context Relations[J].New Technology of Library and Information Service,2008,24(5):44-49.
Authors:Guo Shaoyou
Institution:(Department of Information Management, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)
Abstract:In this paper,a term context vector is used to represent the relation between a term and its context terms.Based on term context vectors,class feature vectors of a classifier,and the document vector of the document to be classified are generated,and then the document is classified.The experiment shows that adding term context relations into class feature vector and document vector can improve the classification effect.
Keywords:Text automatic classification Context Term context vector
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