基于级连神经网络和SVD的文本分类新模型

摘要

提出了一个基于级连神经网络(Cascade-Correlation Neural Network,CCNN)和SVD(Singular Value Decomposition)的文本分类新模型.该神经网络用级连相关算法来训练网络.大部分的文本分类系统用向量空间模型(Vector Space Model,VSM)来表现文档,然而这种方法需要很高的维度,并且考虑不到文本特征词闻的语义隐含信息,因此分类效果不是太理想.引入SVD来学习和袁现文本特征词,在降低特征维度的基础上,将文本特征的隐含信息表现出来.实验证明,在加快训练速度的基础上,提高了分类的精度.