基于交叉覆盖算法的文本分类

• 作者: 张燕平 段震 王倩倩
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 x2统计量 交叉覆盖算法
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 113-115
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.06.034

摘要

分类是文本信息搜索和挖掘的核心内容,被广泛应用于搜索引擎的设计以及数据挖掘的研究中.首先对文本进行分词,对分词的结果采用x2统计量的方法提取特征,再使用前向神经网络的交叉覆盖算法作为分类器进行文本分类.实验表明,x2统计量可大规模降低特征维数,在此基础上结合交叉覆盖算法的优秀分类能力,可在特征维数较低的情况下获得一个性能较好的文本分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕平	安徽大学计算智能与信号处理重点实验室	148	1556	21.0	32.0
2	段震	安徽大学计算智能与信号处理重点实验室	19	149	7.0	11.0
3	王倩倩	安徽大学计算智能与信号处理重点实验室	23	63	5.0	7.0