基于WordNet概念向量空间模型的文本分类

摘要

文章提出了一种文本特征提取方法,以WordNet语言本体库为基础,以同义词集合概念代替词条,同时考虑同义词集合间的上下位关系,建立文本的概念向量空间模型作为文本特征向量,使得在训练过程中能够提取出代表类别的高层次信息.实验结果表明,当训练文本集合很小时,方法能够较大地提高文本的分类准确率.