| 基于概率主题的文本层次分类 |
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| 引用本文： | 权小军,林洋港,罗奇鸣,陈恩红.基于概率主题的文本层次分类[J].中国科学技术大学学报,2009,39(8). |
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| 作者姓名： | 权小军 林洋港 罗奇鸣 陈恩红 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学计算机科学与技术系,安徽合肥,230027 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项研究基金 |
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| 摘 要： | 概率主题模型是一种统计生成模型,它从文档集合中抽取一系列主题,并将这些文档表示为不同主题依照一定概率混合而成.通过这种模型发现的主题,能揭示文档的语义信息,在很多领域都有着广泛的应用.为此基于概率主题模型,提出了一种新的层次文本分类方法. 该方法首先利用Gibbs抽样提取一系列主题,然后计算测试文档和每个类的基于主题的相似度.在20 NewsGroups数据集上的实验结果表明,该方法的分类性能明显超越支持向量机分类方法.
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| 关 键 词： | 层次分类 概率主题模型 Gibbs抽样 |
Hierarchical text categorization with probabilistic topics |
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| QUAN Xiao-jun,LIN Yang-gang,LUO Qiming,CHEN En-hong.Hierarchical text categorization with probabilistic topics[J].Journal of University of Science and Technology of China,2009,39(8). |
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| Authors: | QUAN Xiao-jun LIN Yang-gang LUO Qiming CHEN En-hong |
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| Abstract: | es. |
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| Keywords: | hierarchical categorization probabilistic topic model Gibbs sampling |
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