隐藏层与文档段落相关的神经网络分类器

• 作者: 史晶蕊 廖湖声 郑玉明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 文本分类 训练算法
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 193-196
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.12.057

摘要

文本分类是数据挖掘的重要课题,它是获取信息资源的重要方式之一.根据对具有主题的大量文本的分析,基于神经网络的文本分类器在网络结构上,与文档的标题和段落结构之间建立了严格的对应关系.比较仔细地描述了神经网络的训练算法,包括正向传播算法和反向修正算法,对于算法的主要步骤,给出较详细计算方法.对基于神经网络的文本分类器的测试表明,该神经网络模型参数设置比较简单,其文本分类性能良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖湖声	北京工业大学计算机学院	79	473	11.0	18.0
2	郑玉明	北京工业大学计算机学院	15	248	7.0	15.0
3	史晶蕊	北京工业大学计算机学院	3	55	2.0	3.0