基于隐马尔可夫模型的文本分类算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 25次 | 上传用户：myh8888

【摘要】

：

自动文本分类领域近年来已经产生了若干成熟的分类算法,但这些算法主要基于概率统计模型,没有与文本自身的语法和语义建立起联系。提出了将隐马尔可夫序列分析模型(HMM)用于自动文本分类的算法,首先构造表示文档类别的特征词集合,并以文档类别的特征词序列作为不同HMM分类器的观察序列,而HMM的状态转换序列则隐含地表示了不同类别文档内容的形成演化过程。分类时,具有最大生成概率的HMM分类器类标即为测试文档的

【作者】

：

杨健汪海航

【机构】

：

同济大学电子与信息工程学院,大理学院数学与计算机学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2010年09期

【关键词】

：

文本分类隐马尔可夫模型信息增益 χ2检验词频—反文档频率 text classification Hidden Markov Model （ HMM）

【基金项目】

：

上海市科委科技支撑计划项目（072712036）

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