基于概念和关联扩充的文本标题分类机制

• 作者: 付建文 杨志豪 林鸿飞 郑海
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 概念扩充 关联扩充 向量空间模型
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 732-734
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 4585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2005.05.003

摘要

文本分类是处理电子可读文本的重要手段,本文提出了基于标题的文本分类机制.其基本思想是:鉴于文本标题的重要性和简洁性,利用汉语语义分类树寻求概念上的扩充,利用语料库的关联矩阵,进行关联扩充,以丰富标题的语义内涵,从而获取较高精度的文本分类结果.该方法不依赖于汉语分析器和相应的领域知识库,速度较快,应用面较广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学计算机系	214	3759	31.0	55.0
2	杨志豪	大连理工大学计算机系	57	863	13.0	28.0
3	郑海	海军大连水面舰艇学院航海系	20	66	5.0	7.0
4	付建文	大连理工大学计算机系	2	5	1.0	2.0