一种基于潜在语义结构的文本分类模型
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资料简介
一种基于潜在语义结构的文本分类模型
摘要：潜在语义索引（LSI）模型，是一种已经成功地应用于文本分类等很多领域的算法。LSI模型能在一定程度上解决一词多义和多词一义问题，并能过滤一部分文档噪音。然而在LSI模型中，对稀有类别很重要的分类特征，可能因为在整个文档集中不重要而被滤掉。针对这一问题，本文提出了一种新颖的扩展LSI模型的文本分类模型。新模型在尽量保留文档信息的同时，增加考虑了文档的类别信息。这样，新模型将能比LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构。在实验中，本分类模型也表现出了非常好的分类性能。
关键词：文本分类 潜在语义索引 偏最小二乘分析。
摘要：潜在语义索引（LSI）模型，是一种已经成功地应用于文本分类等很多领域的算法。LSI模型能在一定程度上解决一词多义和多词一义问题，并能过滤一部分文档噪音。然而在LSI模型中，对稀有类别很重要的分类特征，可能因为在整个文档集中不重要而被滤掉。针对这一问题，本文提出了一种新颖的扩展LSI模型的文本分类模型。新模型在尽量保留文档信息的同时，增加考虑了文档的类别信息。这样，新模型将能比LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构。在实验中，本分类模型也表现出了非常好的分类性能。
关键词：文本分类 潜在语义索引 偏最小二乘分析。
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