基于BP网络的中文文本分类技术

• 作者: 刘椿年 李森 杨新武
• 来源期刊: 微计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 BP神经网络 特征降维
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TN91
• 字数: 4843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2008.03.007

摘要

本文在对文本分类的问题,关键技术及系统结构进行介绍的基础上,详细阐述了一种利用带动力项的BP神经网络作为分类器的中文文本自动分类方法.该法采用归一化TFIDF算法对特征向量进行权值计算,并使用期望交叉熵统计方法对特征向量集进行精简.此外,我们在TanCorp12数据集上测试了特征项数目和训练次数对于分类器的宏平均和微平均性能的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘椿年	多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京工业大学计算机学院	14	168	7.0	12.0
2	杨新武	多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京工业大学计算机学院	2	7	1.0	2.0
3	李森	多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京工业大学计算机学院	1	7	1.0	1.0