使用最大熵模型进行文本分类

• 作者: 李荣陆 陈雪天
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 最大熵模型 特征 N-Gram
• 年，卷（期）: 2004,（35）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 78-79,195
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 3646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.35.027

摘要

最大熵模型是一种在广泛应用于自然语言处理中的概率估计方法.文中使用最大熵模型进行了文本分类的研究.通过实验,将其和Bayes、KNN、SVM三种典型的文本分类器进行了比较,并且考虑了不同特征数目和平滑技术对基于最大熵模型的文本分类器的影响.结果显示它的分类性能胜于Bayes方法,与KNN和SVM方法相当,表明这是一种非常有前途的文本分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雪天	复旦大学计算机与信息技术系	1	24	1.0	1.0
2	李荣陆	国防科技大学电子科学与工程学院	1	24	1.0	1.0