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本文开展了基于混合深度信念网络的多类文本表示与分类方法的研究,以解决传统的Bag-of-Words（BOW）表示方法忽略文本语义信息、特征提取存在高维度高稀疏的问题。文章基于文本关键字,针对多类的分类任务（如新闻文本和生物医学文本）,以关键字的词向量表示作为文本输入,同时结合深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）和深度玻尔兹曼机网络（Deep Boltzmann Machine, DBM）,设计了一种混合深度信念网络（Hybrid Deep Belief Network,HDBN）模型。文本分类和文本检索的实验结果表明,基于词向量嵌入的深度学习模型在性能上优于传统方法。此外,通过二维空间可视化实验,由HDBN模型提取的高层文本表示具有高内聚低耦合的特点。 相似文献
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文本分类是信息检索领域的重要应用之一,由于采用统一特征向量形式表示所有文档,导致针对每个文档的特征向量具有高维性和稀疏性,从而影响文档分类的性能和精度。为有效提升文本特征选择的准确度,本文首先提出基于信息增益的特征选择函数改进方法,提高特征选择的精度。KNN(K-Nearest Neighbor)算法是文本分类中广泛应用的算法,本文针对经典KNN计算量大、类别标定函数精度不高的问题,提出基于训练集裁剪的加权KNN算法。该算法通过对训练集进行裁剪提升了分类算法的计算效率,通过模糊集的隶属度函数提升分类算法的准确性。在公开数据上的实验结果及实验分析证明了算法的有效性。 相似文献
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针对传统文本分类算法在向量空间模型表示下存在向量高维、稀疏以及忽略特征语义相关性等缺陷所导致的分类效率低和精度不高的问题,以知网(HowNet)为知识库,构建语义概念向量模型SCVM(Semantic Concept Vector Model)表示文本,根据概念语义及上下文背景对同义词进行归并,对多义词进行排歧,提出基于概念簇的文本分类算法TCABCC (Text Classification Algorithm Based on the Concept of Clusters),通过改进传统KNN,用概念簇表示各个类别训练样本,使相似度的计算基于文本概念向量和类别概念簇。实验结果表明,该算法构造的分类器在效率和性能上均比传统KNN有较大的提高。 相似文献
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Web自动文本分类技术研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
Web自动文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.本文首先分析了国内外Web自动文本分类方法的研究现状,接着对新近出现的多分类器融合的方法、基于群的分类方法、基于RBF网络的文本分类模型、基于模糊-粗糙集的文本分类模型、潜在语义分类模型等新方法,以及K-近邻算法和支持向量机的新发展等进行了深入探讨;并对Web自动文本分类过程中的几个关键技术:文本预处理、文本表示、特征降维、训练方法和分类算法等进行了分析;最后总结了当前Web自动文本分类技术存在的问题及其发展趋势. 相似文献
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一种基于类别信息的文本自动分类模型 总被引：2，自引：0，他引：2
从理论角度分析基于互信息的特征选择方法的不足,提出一种改进的互信息特征选择方法;针对向量空间模型在文本表示方面的问题,使用类别空间模型将文本表示为矩阵,有效利用文本的类别信息,实现一种基于类别信息的文本分类算法。对中文文本的分类实验结果表明,该文本分类方法具有良好的分类效果。 相似文献
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传统的Web文本分类方法将文本中关键词的相似度作为分类的依据,丢失了很多重要的语义信息,导致分类结果不够准确且计算量大。基于此,文章提出了一种基于语义相似度的Web文本分类方法,利用领域本体将用关键词表示的文本特征向量表示为与之匹配的语义概念特征向量集,定义Web文本相似度的计算公式,设计并实现基于语义相似度的KNN算法。实验结果表明,该方法从语义概念层次上表示和处理Web文本,降低了文本特征空间维度,减少了计算量,提高了分类精确度。 相似文献
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文本分类是网络主题舆情分析中的关键技术,传统Web文本分类将文本关键词的相似度作为分类依据,丢失许多重要的语义信息,导致分类结果不够准确且计算量大.本文提出一种基于语义相似度的Web文本分类方法,利用特定的领域本体将用关键词表示的文本特征向量表示为与之匹配的语义概念特征向量,给出Web文本相似度的计算公式并实现基于语义相似度的KNN算法.结果表明,该方法从语义概念层次上表示和处理Web文本,降低了文本特征空间维度,减少计算量并提高了分类精确度. 相似文献
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基于潜在语义分析和改进的HS-SVM的文本分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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基于机器学习的自动文本分类模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。 相似文献
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Web文本分类技术研究现状述评 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在分析国内外Web文本分类方法研究现状的基础上,对新近出现的基于群的分类方法、基于模糊—粗糙集的文本分类模型、多分类器融合的方法、基于RBF网络的文本分类模型、潜在语义分类模型等新方法,以及K—近邻算法和支持向量机的新发展等进行了深入探讨;并对Web文本分类过程的几个关键技术:文本预处理、文本表示、特征降维、训练方法和分类算法进行了分析;最后总结了Web文本分类技术存在着新分类方法不断涌现、传统分类方法的进一步发展、文本、语音和图像分类技术的融合等几种发展趋势,以及存在着分词问题、目前还没有发现"最佳"的特征选择等研究的不足之处。 相似文献
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基于概念向量空间的文档语义分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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为减少一词多义现象及训练样本的类偏斜问题对分类性能的影响,提出一种基于语义网络社团划分的中文文本分类算法。通过维基百科知识库对文本特征词进行消歧,构建出训练语义复杂网络以表示文本间的语义关系,再次结合节点特性采用K-means算法对训练集进行社团划分以改善类偏斜问题,进而查找待分类文本的最相近社团并以此为基础进行文本分类。实验结果表明,本文所提出的中文文本分类算法是可行的,且具有较好的分类效果。 相似文献
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多层次web文本分类 总被引：8，自引：0，他引：8
传统的文本分类大多基于向量空间,分类体系为甲面体系,忽视了类别间的层次关系。根据LSA理论提出了一种多层次web文本分类方法。建立类模型时,根据类别的层次关系树由下到上逐层为具有相同父节点的类别建立一个类模型;分类时,由上到下,根据相应的类模型存LS空间上分类。这种分类方法解决了LSA模型中高维矩阵难以进行奇异值分解的问题。同时体现了web文本中词条的语义关系,注重了词条在网页中的表现形式。实验表明,多层次web文本分类方法比基于平面分类体系的分类方法在查全率和准确率方面要好。 相似文献