基于类别信息优化的潜在语义分析分类技术

被引：7

作者：

季铎 ^{[1
,2
]}

毕臣 ^{[2
]}

蔡东风 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国刑事警察学院网络犯罪侦查系

[2] 沈阳航空航天大学知识工程中心

来源：

中国科学技术大学学报 | 2015年 / 45卷 / 04期

关键词：

潜在语义分析; 特征共现; 文本分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

潜在语义索引作为一种公认有效的矩阵降维技术,在关键词检索、文本分类等多种基于统计的机器文本学习任务中被广泛应用.基于专业文献的文本分类任务,结合严格分类体系下同类与不同类文本的特点,以专利文献分类为例,提出了一种基于类别信息优化的潜在语义分析分类技术.该方法根据分类文本各类别的特征信息,将原始文档分解为多种伪文档,强化不同分类的专属特征出现频率,进而优化构建潜在语义空间,提升模型分类性能.实验结果证明,专利文本分类任务结合该方法时,可以有效地提高分类的准确性.

引用

页码：314 / 320

页数：7

共 5 条

[1]

专利文本分类的基础问题研究 [J].