一种基于语义概念的中文文本分类方法

来源 :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) | 被引量 : 0次 | 上传用户：qjesen

【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

【作者】

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陈伟萍杨鼎才王琳封化民方勇

【机构】

：

燕山大学信息工程学院,河北秦皇岛,066004

【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)

【发表日期】

：

2005年期

【关键词】

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语义概念中文文本分类分类处理文本语料库自动分类原型系统特征向量概念分析分类方法无关性维数实验模型基础

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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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