利用表格特征信息的Web文本分类研究与实现

摘要

构建了关于Web表格特征信息知识的领域本体,提出并设计了一种用于Web文本分类的二次分类模型.该模型使用支持向量机方法对测试样本进行第一次分类;由于设定了较高的分类阈值,一次分类后部分测试样本未确定所属类别,对于这些测试样本,抽取样本中的Web表格特征信息,与基于领域本体的分类模板进行相似度匹配,进行第二次分类.最后通过实验验证了该方法的可行性.