论文部分内容阅读
短文本具有不同于普通文本的独有特点,例如文本长度较短,特征选择分散不一,这使得短文本文类需要处理这些特殊的问题.本文使用了基于主题本体的特征扩展方法,考虑了特征之间的语义关联,达到了较好的分类性能.同时,通过GC（扩展能力）算法使用了案例维护学习,在K-近邻算法中减少样例个数,从而可以提高搜索近邻样例的效率.数值型实验证明了这种学习算法的有效性.