基于词条聚合和决策树的文本分类方法

根据词条聚合和决策树原理,提出了一种文本分类的新方法.决策树分类方法具有出色的数据分析效率和容易抽取易于理解的分类规则等优势,但只能应用于维数较低的特征空间.本方法将与各个类别相关程度相似的词条聚合为一个特征,有效地降低了向量空间的维数,然后再使用决策树进行分类,从而既保证了分类精度又获得了决策树易于抽取分类规则的优势.     

一种基于KNN算法的文本降维方法研究

针对文本向量空间中特征项间的关联性及冗余性,提出了一种KNN算法运用于文本向量空间降维的方法,应用向量聚合理论和特征选择以降低特征空间维数,使得降维后的特征项更具有类别代表性.实验证明,KNN算法运用于文本降维方法中,有效地降低了向量空间的维数,提高了文本分类的精度.     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.     

基于LSI和Rough集的文本分类研究

针对传统的基于VSM的文本分类算法未能考虑到VSM中各特征向量间相互影响关系,构成VSM的词条集合并不能完全、准确地反映文本的内容,分类精度不是很理想的问题,提出了一种基于LSI和Rough集的文本分类方法.在构造VSM的过程中引入了LSI理论,将语义关系体现在VSM中,从而减少了向量空间的维数,然后再运用粗糙集理论中规则推理方法,建立文本分类的规则库,对于任意一个未知文本,只需要将其条件属性与规则库中的规则进行相似匹配,即可完成分类.实验表明,该方法在文本分类的精度和效率方面比传统的基于VSM的文本分类方法均有10%以上的提高.     

基于LSI和Rough集的文本分类研究

针对传统的基于VSM的文本分类算法未能考虑到VSM中各特征向量间相互影响关系,构成VSM的词条集合并不能完全、准确地反映文本的内容,分类精度不是很理想的问题,提出了一种基于LSI和Rough集的文本分类方法.在构造VSM的过程中引入了LSI理论,将语义关系体现在VSM中,从而减少了向量空间的维数,然后再运用粗糙集理论中规则推理方法,建立文本分类的规则库,对于任意一个未知文本,只需要将其条件属性与规则库中的规则进行相似匹配,即可完成分类.实验表明,该方法在文本分类的精度和效率方面比传统的基于VSM的文本分类方法均有10%以上的提高.     

基于词向量空间模型的中文文本分类方法

大多文本分类方法是基于向量空间模型的,基于这一模型的文本向量维数较高,导致分类器效率难以提高。针对这一不足,该文提出基于词向量空间模型的文本分类方法。其主要思想是把文本的特征词表示成空间向量,通过训练得到词-类别支持度矩阵,根据待分文本的词和词-类别支持度矩阵计算文本与类别的相似度。实验证明,这一分类方法取得了较高的分类精度和分类效率。     

采用类别相似度聚合的关联文本分类方法

针对基于关联规则的分类方法在分类时仅考虑规则的置信度并使用规则修剪技术,导致分类器的分类精度难以进一步提高的问题,提出了一种基于类别相似度聚合的关联文本分类方法.该方法采用修改的χ2统计技术提取各类别的特征词;为保证规则匹配的精度和速度,使用CR-tree存储分类规则,并给出了CR-tree的构建与匹配算法;采用向量内积来计算文本类别分量与类别标志向量的相似度,进而使用规则置信度和类别相似度的聚合值作为文本分类的依据.基于实际网络文本的实验表明,该方法仅需提取30个特征词,分类结果的微平均值即可达到92.42%,优于未经剪枝的ARC-BC分类器及KNN、Bayes分类器;在分类耗时方面,该方法与未经剪枝的ARC-BC分类器持平,表明该方法引入的相似度与聚合值的计算开销在可接受的范围内.     

应用特征聚合进行中文文本分类的改进KNN算法

针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题 ,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法·该算法通过CHI概率统计计算文本特征词对分类的贡献 ,将对分类有相同贡献的文本特征词聚合 ,使用它们共同的分类贡献模式代替传统算法中单个词对应向量一维的方式·该算法提高了稀有词对分类的贡献、强化了关联词的分类效果、并降低了文本向量的维数·与传统KNN算法进行的对比实验证明 ,该算法明显提高了分类的准确率和召回率     

基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现

分析了文本自动分类的关键理论及技术,给出一个已实现的基于向量空间模型(VSM)的文本自动分类系统的框架模型,重点描述此系统的实现算法.此算法在训练阶段通过部分训练集确定向量的特征提取维数,并提出一种"平均值"匹配阈值调整方法,从而在精度和效率方面优于传统的分类算法.实验表明此系统查准率为91.8%,查全率为85%.     

基于投影寻踪回归文本自动分类的模型

文本被表示为向量空间模型后,是维数非常高的数据,对其进行维数约简是必要的.投影寻踪正是一种稳健的、非参数化的维数约简方法.提出了一种基于投影寻踪回归的文本自动分类模型.应用该模型,可以真实地描述高维数据的客观内在规律,从而达到提高文本分类精度的目的,岭函数拟合函数的合理选择是提高分类精度的关键,故对拟合函数的选取做了初步的研究.采用标准文档集Reuters-21578进行了分类实验,同时在相同的预处理条件下,与目前常用的方法进行了对比实验.实验结果表明,该模型对文本自动分类具有较高的召回率和准确率.     

基于命名实体的Web新闻文本分类方法

文章对Web新闻领域的文本自动分类问题进行了研究,提出一种基于新闻实体要素的分类方法;在应用空间向量模型的基础上,充分考虑命名实体对Web新闻文本分类的特殊作用,并进行了实验.实验结果表明,以新闻实体要素为特征的文本分类系统可得到较高的分类精度,该方法具有一定的实用价值.     

基于遗传算法的中文自动分类特征选择

在自动文本分类系统中,特征选择是有效降低文本向量维数的一种方法.在分析常用的一些特征选择的评价函数的基础上,提出了一种新的特征选择方法.在标准中文网页数据集上的分类实验表明,该方法提高了文本分类的准确率.     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

多源遥感图像融合平台的设计与实现

介绍了图像融合的框架层次结构，以及像素层、特征层和决策层3层图像融合的方法及其相互关系。分析了图像融合平台的设计与实现方法，选择基于DS证据理论和模糊Kohonen神经网络聚类算法，进行了适当改进，并加以验证。结果表明，模糊Kohonen神经网络聚类算法的聚类精度和聚类速度都要优于传统算法。     

基于领域知识的文本分类

提出了一种基于知识的文本分类方法,其中引入领域知识,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本分类过程看作集聚计算过程.文本索引过程采用了改进型特征选取和权重计算方法.提出了一种基于互信息的学习算法,从训练语料中自动学习领域特征集聚计算公式.实验结果显示基于领域知识的文本分类技术总体性能优于传统的贝叶斯分类模型,领域知识的应用能够有效改善对相似主题和相反主题的分类性能.     

基于语义关联的文本分类研究

传统的文本表示是在向量空间模型的基础上,采用特征选择方法降低文本的维数,这种方法认为文本中词语是相互独立的,没有考虑彼此之间的语义信息.文章提出一种新的基于语义特征选择的文本分类方法,在已有特征选择的基础上,利用词语之间的语义关联性,将那些与已选择的词语具有密切联系的词语加入词语特征空间.实验表明,该方法与已有的特征选...