BOOSTING算法在多类多标签文本分类中的应用

摘要

随着因特网的迅猛发展,如何快捷、准确地识别和获取有用信息显得越来越重要.文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程.由于一个文本可能属于多个不同的类别,本文应用BOOSTING算法设计实现了一种多类多标签文本分类方法,并着重对迭代次数和判定阈值的选择进行研究.实验表明,该分类器对多类多标签的文本分类是有效的.