一种融合双信息源的文本多标签分类方法

摘要

本发明涉及一种融合双信息源的文本多标签分类方法，通过网络获取文本数据，将每篇文本按不同信息源分成信息源一和信息源二，并且将不同信息源文本分别采用空间向量模型表示，通过特征矩阵构建融合多种不同视角和特点的信息源的分类器，预测待分类的文本数据，得到分类标签结果，本发明设计合理、计算简单、预测准确，通过将具有不同视角和特点的两种信息源融合在模型中，提高了分类的准确性，避免了现有技术中分别对信息源构建分类器，再对多标签分类结果进行融合，导致忽略不同信息源之间、不同标签的相关性的问题，另外，通过将模型的求解过程转换成特征值的求解，不仅进一步简化了计算过程，而且还进一步提高了模型训练效率。