稀疏自动编码器在文本分类中的应用研究

传统的文本分类算法都是采用期望交叉熵、信息增益和互信息等统计方法,通过设置阈值获取特征集。如果训练集的数据量较大,则容易出现特征项不明确、特征信息丢失等缺陷。为解决上述问题,提出运用"深度学习"中的稀疏自动编码器算法自动提取文本特征,然后结合深度置信网络形成SD算法进行文本分类。实验表明,在训练集较少的情况下,SD算法的分类性能低于传统的支持向量机;但是在处理高维数据时,SD算法则比支持向量机具有较高的准确率和召回率。