基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现

• 作者: 武旭 须德
• 来源期刊: 北方交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 向量空间模型 特征提取
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP274.3
• 字数: 3330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2003.02.008

摘要

分析了文本自动分类的关键理论及技术,给出一个已实现的基于向量空间模型(VSM)的文本自动分类系统的框架模型,重点描述此系统的实现算法.此算法在训练阶段通过部分训练集确定向量的特征提取维数,并提出一种"平均值"匹配阈值调整方法,从而在精度和效率方面优于传统的分类算法.实验表明此系统查准率为91.8%,查全率为85%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须德	北方交通大学计算机与信息技术学院	21	500	9.0	21.0
2	武旭	北方交通大学计算机与信息技术学院	2	75	2.0	2.0