一个结合信息相关性分析的快速文本分类模型

• 作者: 孙济庆 李雪岩
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 向量空间模型 信息词 ICFM分类模型
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 12-13,69
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2004.11.006

摘要

如何准确地实现文本的有序组织,是自然语言处理的一个重要研究方向.本文首先介绍了文本分类的研究现状,讨论了基于向量空间模型的分类法的基本思想.在此基础上,通过对文本识别本质的研究,在向量空间模型的基础上,提出一种新的结合了信息相关性分析的文本分类模型ICFM(Information Correlation based Fast text categorization Model),并以实验验证了该模型的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙济庆	华东理工大学信息科学与工程学院	102	801	16.0	23.0
2	李雪岩	华东理工大学信息科学与工程学院	3	2	1.0	1.0