基于粗糙集的文本分类方法研究

• 作者: 卢娇丽 郑家恒
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 自然语言处理 文本分类 粗糙集 决策规则
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3574字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2005.02.010

摘要

本文旨在利用粗糙集优越的约简理论对文本进行分类.主要完成了以下几个方面的任务:对文本进行了预处理;改进了Okapi权重计算公式,并对权值进行了离散化;实现了属性约简和规则抽取,首先利用区分矩阵对特征向量维数进行了初次压缩,然后通过相对约简计算再次压缩了特征向量维数,并生成了决策规则;采取了规则合成的策略,生成最终的决策规则;设计了一种文本与规则的匹配算法,使匹配过程尽可能简单有序.试验结果表明该方法是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢娇丽	山西大学计算机与信息技术学院	16	209	3.0	14.0
2	郑家恒	山西大学计算机与信息技术学院	58	1189	16.0	33.0