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- [1] Indexing by latent semantic analysis .2 Deerwester S,Dumais S T,Fumas G W,et al. Journal of the American Society of Information Science . 1990
一种基于潜在语义结构的文本分类模型
被引：28
作者：
曾雪强
王明文
陈素芬
机构：
[1] 江西师范大学计算机信息工程学院 江西 南昌 330027
[2] 江西师范大学计算机信息工程学院
来源：
关键词：
文本分类;
潜在语义索引;
偏最小二乘法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
081203 ;
0835 ;
摘要：
潜在语义索引(LSI)模型能在一定程度上解决一词多义和多词一义问题,并能过滤一部分文档噪音.然而在LSI模型中,一些对分类贡献大的特征,由于其对应的特征值小而被滤掉.针对这一问题,文中提出了一种扩展LSI模型的文本分类模型.该模型在尽量保留文档信息的同时,增加考虑了文档的类别信息,从而能比LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构.
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