一种改进的VSM及其在文本自动分类中的应用

• 作者: 张婷慧 耿焕同 蔡庆生
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 文本自动分类 向量空间模型 Apriori算法 词共现
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2005.12.007

摘要

目前大多数文本自动分类系统都采用向量空间模型(VSM)来表示文档.针对常规的VSM文档表示方法不能反映概念的问题,文章对VSM进行了改进.在VSM的基础上,选取在同一个窗口单元中出现的高频词,用Apriori算法从这些高频词中挖掘出最大频繁词共现集,以此对VSM进行扩展后用来表示文档.实验表明,与用VSM表示文档相比,该方法使文本自动分类系统的性能有了显著的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡庆生	中国科学技术大学计算机科学技术系	115	2706	28.0	47.0
2	耿焕同	中国科学技术大学计算机科学技术系	22	506	12.0	22.0
3	张婷慧	中国科学技术大学计算机科学技术系	5	30	4.0	5.0