【摘 要】
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本文从Web文本自动分类的需求出发,针对基于VSM(vectorspacemodel)模型的分类处理中词的无关性假设及词的维数过高等问题,结合Hownet,提出一种基于语义概念的中文文本分类方法.通过语义概念分析可以达到对传统词特征向量的排歧和降维,并在此基础上对文本进行分类处理.本文提出并实现一个基于SVM(supporrvectormachines)中文文本分类的原型系统,对中等规模的文本语料
【机 构】
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燕山大学信息工程学院,河北秦皇岛,066004 北京邮电大学电信工程学院,北京,100876
【出 处】
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第十四届全国多媒体技术、第一届全国普适计算、第一届全国人机交互联合学术会议(第一届全国和谐人机环境联合学术大会)
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本文从Web文本自动分类的需求出发,针对基于VSM(vectorspacemodel)模型的分类处理中词的无关性假设及词的维数过高等问题,结合Hownet,提出一种基于语义概念的中文文本分类方法.通过语义概念分析可以达到对传统词特征向量的排歧和降维,并在此基础上对文本进行分类处理.本文提出并实现一个基于SVM(supporrvectormachines)中文文本分类的原型系统,对中等规模的文本语料库的实验表明,本系统是有效的.
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