為快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)大規(guī)模層次分類問題,提出詞類區(qū)分度概念,并以此作為計(jì)算類向量的基礎(chǔ)�；陬愊蛄�,以改進(jìn)的Rocchio算法計(jì)算待分類文本與目標(biāo)類的相似度,候選出N個(gè)最可能的目標(biāo)類別;根據(jù)目標(biāo)類別的層次拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),計(jì)算待分類文本與N個(gè)目標(biāo)類別的全路徑相似度,確定分類類別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法分類效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法,其基于文本類全路徑相似度的策略明顯改善了單純基于詞類區(qū)分度的分類算法。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2019,40(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
2 基于全路徑相似度的大規(guī)模層次分類算法
    2.1 相關(guān)定義
    2.2 算法描述
    2.3 hadoop平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練
3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)論
    3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
    3.2 評(píng)價(jià)方法
    3.3 分類效果比較
        3.3.1 作為簡單分類算法的分類效果
        3.3.2 作為候選集搜索算法的分類效果
        3.3.3 算法整體效果
4 結(jié)束語



本文編號(hào)：3154223