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A New Text Feature Conversion Method for Text Classification

机译:一种新的文本分类特征转换方法

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摘要

Keywords normally carry large amount of category information. In order to fully utilize this kind of information for text classification, this paper proposes a new text feature conversion method based on the SKG model. The method uses the classified texts with the listed key words as the training data to train the classifier. To expand the keyword space, we construct the KWB model and do the text classification by combining the KWB model and the SKG model. The experiment results demonstrate the advantages of this new method.
机译:关键字通常携带大量类别信息。为了充分利用这种信息进行文本分类,提出了一种基于SKG模型的文本特征转换新方法。该方法使用具有列出的关键词的分类文本作为训练数据来训练分类器。为了扩展关键字空间,我们构造了KWB模型并通过结合KWB模型和SKG模型进行文本分类。实验结果证明了这种新方法的优点。

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