一种基于潜在语义结构的文本分类模型

• 作者: 曾雪强 王明文 陈素芬
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 潜在语义索引 偏最小二乘法
• 年，卷（期）: 2004,（z1）
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-565X.2004.z1.022

摘要

潜在语义索引(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,一些对分类贡献大的特征,由于其对应的特征值小而被滤掉.针对这一问题,文中提出了一种扩展LSI模型的文本分类模型.该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,从而能比LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明文	江西师范大学计算机信息工程学院	115	1470	19.0	34.0
2	曾雪强	江西师范大学计算机信息工程学院	7	132	4.0	7.0
3	陈素芬	江西师范大学计算机信息工程学院	2	57	1.0	2.0