【摘 要】
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针对短文本特征稀疏的问题,提出了一种基于非负矩阵分解的特征扩展方法(NMFFE)。该方法只考虑数据自身,不借助外部资源进行短文本的特征扩展。首先,把文本及单词的内部关系考
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2018A030313061);广东省科技计划(2017B030305003，2017B010124001);广东省产学研合作项目(2017B090901005)资助
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针对短文本特征稀疏的问题,提出了一种基于非负矩阵分解的特征扩展方法(NMFFE)。该方法只考虑数据自身,不借助外部资源进行短文本的特征扩展。首先,把文本及单词的内部关系考虑到文本和单词的关系矩阵分解中,通过双正则化非负矩阵三分解(DNMTF)方法获取词聚类指示矩阵;然后,对词聚类指示矩阵进行降维处理以获取特征空间;最后,根据单词之间的相关程度,从特征空间中选取特征并将其加入短文本中,从而解决短文本特征稀疏的问题,提高文本分类的准确率。实验数据表明,与BOW算法和Char-CNN算法中表现较优者相比,基于N
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