【摘 要】
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在传统的文本分类中,文本向量空间矩阵存在“维数灾难”和极度稀疏等问题,而提取与类别最相关的关键词作为文本分类的特征有助于解决以上两个问题。针对以上结论进行研究,提
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,石河子大学信息科学与技术学院,大数据流通与交易技术国家工程实验室--商业智能与可视化技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61462073);上海市科学技术委员会项目(17DZ1101003,18511106602)
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在传统的文本分类中,文本向量空间矩阵存在“维数灾难”和极度稀疏等问题,而提取与类别最相关的关键词作为文本分类的特征有助于解决以上两个问题。针对以上结论进行研究,提出了一种基于关键词相似度的短文本分类框架。该框架首先通过大量语料训练得到word2vec词向量模型;然后通过TextRank获得每一类文本的关键词,在关键词集合中进行去重操作作为特征集合。对于任意特征,通过词向量模型计算短文本中每个词与该特征的相似度,选择最大相似度作为该特征的权重。最后选择K近邻(KNN)和支持向量机SVM作为分类器训练算法。实验基于中文新闻标题数据集,与传统的短文本分类方法相比,分类效果平均提升约6%,从而验证了该框架的有效性。
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