基于类别特征向量表示的中文文本分类算法

• 作者: 于中华 何建英 刘佳 徐淼 陈蓉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 中文文本分类 向量空间模型 评价函数 特征提取
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 337-338,344
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.02.004

摘要

采用一种无须分词的中文文本分类方法,以二元汉字串表示文本特征,与需要利用词典分词的分类模型相比,避免了分词的复杂计算;为提高以bi-gram项表示文本特征的分类算法的准确率,提出了基于类别特征向量表示的中文文本分类算法.通过实验结果及理论分析,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘佳	四川大学计算机学院	64	220	8.0	12.0
2	于中华	四川大学计算机学院	46	444	9.0	18.0
3	徐淼	四川大学计算机学院	12	44	3.0	6.0
4	陈蓉	四川大学计算机学院	23	208	8.0	14.0
5	何建英	四川大学计算机学院	1	17	1.0	1.0