一种基于关键重复语义的最大熵文本分类

文本分类做为Web文本挖掘的重要手段和搜索引擎的重要组成部分而被广泛研究。现有的分类系统大都依赖于中文分词,尽管达到分类目的,但随着Web文档数量的增加和网络新词汇的不断出现,面临着特征维数急遽增高带来的时空开销问题,严重影响了系统的性能。在此抛开中文分词而尝试使用基于关键子串的特征提取并结合最大熵模型给出了一种分类系统的实现。实验表明,与现有的分类系统相比,具有较好的问题求解效率和适应性。