特征序列分析方法在文本分类中的应用

• 作者: 卢炎生 崔得暄 邹磊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 向量空间模型 特征序列
• 年，卷（期）: 2006,（20）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 92-94
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 4108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.20.034

摘要

把计算生物学中DNA序列分析的一种方法应用到文本分类中,通过分析文档集所产生的可描述类别内在特征的特征序列,给出了一种文本分类方法SSAM,并在Reuters21578数据集上和其它几种常见分类方法的分类效果进行了比较,实验结果显示SSAM的分类效果优于传统的贝叶斯方法,而且具有较快的分类速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢炎生	华中科技大学计算机科学与技术学院	216	1989	20.0	34.0
2	邹磊	华中科技大学计算机科学与技术学院	5	21	3.0	4.0
3	崔得暄	华中科技大学计算机科学与技术学院	2	6	2.0	2.0