基于向量空间模型的文本分类系统的研究与实现

文本分类是信息处理的一个重要的研究课题 ,它可以有效的解决信息杂乱的现象并有助于定位所需的信息。本文综合考虑了频度、分散度和集中度等几项测试指标 ,提出了一种新的特征抽取算法 ,克服了传统的从单一或片面的测试指标进行特征抽取所造成的特征“过度拟合”问题 ,并基于此实现了二级分类模式的文本分类系统。和类中心分类法相比 ,实验结果表明二级分类模式具有较高的精度和召回率。