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针对统计方法不能从语义理解的角度进行文本分类的问题,提出了利用概念层次网络概念知识进行文本分类的方法,包括两部分：依据概念进行特征选取以及根据类别关联度分类. 在特征选取时,通过计算概念与类别的区分度挖掘出类别核心概念,并采用类别核心概念对特征项进行精选. 依据类别核心概念相关的类别语义信息,提出了文档与类别关联度的计算方法,并根据类别关联度来判断文本类别. 实验表明,该方法可有效降低特征空间维数,在提高分类效率的同时保证了分类效果,F1值略有提高. 与SVM、KNN和Bayes分类器对比,当特征项数目较少时,该方法的F1值明显高于其他3种方法,综合分类效果与SVM相当,优于KNN和Bayes. 相似文献
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