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一种基于潜在语义结构的文本分类模型

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潜在语义索引(LSI)模型能在一定程度上解决一词多义和多词一义问题,并能过滤一部分文档噪音.然而在LSI模型中,一些对分类贡献大的特征,由于其对应的特征值小而被滤掉.针对这一问题,文中提出了一种扩展LSI模型的文本分类模型.该模型在尽量保留文档信息的同时,增加考虑了文档的类别信息,从而能从LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构.

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来源
《第二届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会(SEWM2004)》|2004年|99-102|共4页
会议地点广州
作者
曾雪强; 王明文; 陈素芬;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
文本分类; 潜在语义索引;

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