本文關(guān)鍵詞：基于風(fēng)險決策的文本語義分類算法

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【摘要】：傳統(tǒng)的文本分類多以空間向量模型為基礎(chǔ),采用層次分類樹模型進行統(tǒng)計分析,該模型多數(shù)沒有結(jié)合特征項語義信息,因此可能產(chǎn)生大量頻繁語義模式,增加了分類路徑。結(jié)合基本顯露模式(e EP)在分類上的良好區(qū)分特性和基于最小期望風(fēng)險代價的決策粗糙集模型,提出了一種閾值優(yōu)化的文本語義分類算法TSCTO:在獲取文檔特征項頻率分布表之后,首先利用粗糙集聯(lián)合決策分布密度矩陣,計算最小閾值,提取滿足一定閾值的高頻詞;然后結(jié)合語義分析與逆向文檔頻率方法獲取基于語義類內(nèi)文檔頻率的高頻詞;采用e EP分類方法獲得最簡模式;最后利用相似性公式和《知網(wǎng)》提供的語義相關(guān)度,計算文本相似性得分,利用三支決策理論對閾值進行選擇。實驗結(jié)果表明,TSCTO算法在文本分類的性能上有一定提升。
【作者單位】： 安慶師范大學(xué)計算機與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 決策粗糙集模型 文本分類 語義 特征項 基本顯露模式
【基金】：安徽省高校省級自然科學(xué)研究項目(KJ2013A177) 安徽省自然科學(xué)基金資助項目(10040606Q42)~~
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言文本分類是有效組織和處理信息的基礎(chǔ),為了能夠?qū)ξ谋具M行正確分類,常見的處理方法是將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成易于分析和計算的結(jié)構(gòu)化文檔數(shù)據(jù),結(jié)合文本語義和結(jié)構(gòu)特點對文本進行分析和分類。一部分學(xué)者以特征項支持度作為權(quán)重,構(gòu)建空間向量模型,如彭京等[1]提出的基

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本文編號：575355