基于向量空间模型的文档分类系统

被引：18

作者：

黄萱菁

吴立德

机构：

[1] 复旦大学计算机科学系

来源：

模式识别与人工智能 | 1998年 / 11卷 / 02期

关键词：

向量空间模型; 文档分类; 信息检索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP399 [在其他方面的应用];

学科分类号：

摘要：

本文介绍了一个建立在向量空间模型上的文档分类系统.该系统着重解决向量维数压缩和中文专有词汇获取等问题.在特征项的选取上,我们并不采用文档中出现的全部词汇,而是利用语料库统计信息生成的关键词汇.实验结果表明,较之以采用全体词汇作为特征项进行分类的方法,本方法能有效地进行向量维数压缩,同时也提高了分类准确率.

引用

页码：147 / 153

页数：7

共 4 条

[1] 基于机器学习的无需人工编制词典的切词系统 [J].

黄萱菁 ;

吴立德 ;

王文欣 ;

叶丹瑾 .

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[2] 汉语语料的自动分类 [J].

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