运用语义集索引法实现英文文本分类

• 作者: 刘妍 刘玉树 吕琳
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 语义集索引 隐含语义索引
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.2
• 字数: 3745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5321.2006.02.005

摘要

为克服当前文本分类法中基于词形匹配带来的局限性,基于WordNet语义词典和隐含语义索引(LSI)模型,提出了基于语义集索引的英文文本分类方法. 该方法在分类初期首先利用WordNet构建语义词典库,利用单词的语义集代替单词作为文本特征向量的特征项;然后利用LSI模型进一步深入挖掘语义集概念间的深层联系,将语言知识和概念索引有效地融合到文本向量空间的表示中. 针对Nave Bayes及简单向量距离文本分类法的实验结果显示,2种文本分类法的分类准确率均随着语义分析的深入逐步提高,充分表明了语义挖掘对文本分类的重要性和必要性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉树	北京理工大学计算机科学技术学院	150	2634	25.0	46.0
2	吕琳	北京理工大学管理与经济学院	8	160	7.0	8.0
3	刘妍	北京理工大学计算机科学技术学院	2	9	2.0	2.0