基于类别空间模型的文本倾向性分类方法

• 作者: 戴冠中 朱烨行 李艳玲
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本倾向性分类 类别空间模型 特征提取
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 信息与网络安全
• 页码范围: 2194-2196
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 4663字
• 语种: 中文

摘要

在对现有分类方法和文本倾向性分类的复杂性进行分析的基础上,提出了一种基于类别空间模型的文本倾向性分类方法.该方法采用组合特征提取方法,基于词语对类别的倾向性进行分类.实验结果表明该方法有效地提高了倾向性分类的精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴冠中	西北工业大学自动化学院	280	4169	31.0	53.0
2	李艳玲	西北工业大学自动化学院	12	151	5.0	12.0
6	朱烨行	西北工业大学自动化学院	3	60	3.0	3.0