使用最大熵模型进行中文文本分类

被引：89

作者：

李荣陆

王建会

陈晓云

陶晓鹏

胡运发

机构：

[1] 复旦大学计算机与信息技术系

[2] 复旦大学计算机与信息技术系上海

[3] 上海

[4] 上海

来源：

计算机研究与发展 | 2005年 / 01期

关键词：

文本分类; 最大熵模型; 特征; N-Gram;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.由于最大熵模型可以综合观察到各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果.但是,将最大熵模型应用在文本分类中的研究却非常少,而使用最大熵模型进行中文文本分类的研究尚未见到.使用最大熵模型进行了中文文本分类.通过实验比较和分析了不同的中文文本特征生成方法、不同的特征数目,以及在使用平滑技术的情况下,基于最大熵模型的分类器的分类性能.并且将其和Bayes,KNN,SVM三种典型的文本分类器进行了比较,结果显示它的分类性能胜于Bayes方法,与KNN和SVM方法相当,表明这是一种非常有前途的文本分类方法.

引用

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