基于核方法的潜在语义文本分类模型

被引：4

作者：

罗远胜

王明文

曾雪强

机构：

[1] 江西师范大学计算机信息工程学院

[2] 江西师范大学计算机信息工程学院南昌330027

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2005年 / S1期

关键词：

文本分类; 核方法; 潜在语义索引; 偏最小二乘分析; 核偏最小二乘分析;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2005.s1.027

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

在信息检索中,潜在语义索引模型直接应用于文本分类时,由于对分类贡献大的特征可能丢失而效果不佳。而考虑了文本特征及分类信息的潜在语义文本分类模型(LSC)也因为本质上是线性模型而性能不高。为了提高分类性能,通过引入核函数,给出了一种非线性的潜在语义文本分类模型。该模型比LSC模型能更好地表示文档空间的潜在语义结构信息。在R eu ter-21578文档集上的实验结果表明,潜在语义文本分类模型有很好的分类性能。

引用

页码：1853 / 1856

页数：4