【摘 要】
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提出了基于相异性表征和多分类器融合的文本分类方法。首先,文档特征向量通过不同的相异性表征变换词袋法获得低维表示形式;然后,为了避免最优表征集的搜索陷入局部最优,对多
【机 构】
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南京农业大学工学院,东南大学机械工程学院
【基金项目】
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南京农业大学中央高校基本科研基金项目(SPKT2014014)
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提出了基于相异性表征和多分类器融合的文本分类方法。首先,文档特征向量通过不同的相异性表征变换词袋法获得低维表示形式;然后,为了避免最优表征集的搜索陷入局部最优,对多分类器的响应进行合并,并在不同的相异性空间上训练数据。最后,在测试阶段,通过表征变换的多个分类器融合获得分类结果。多个数据库的实验结果表明了所提方法的有效性。与其他方法相比,所提方法在微观平均F1得分和宏观平均F1得分表现较优,准确率和稳定性较好。
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