多主题文本分类的实现算法

• 作者: 刘卫江 王秀坤 秦玉平 艾青
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 隶属度向量 召回率 准确率 F1值
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 190-192
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.02.063

摘要

针对一个文本具有多主题属性,提出一种基于模糊支持向量机的多主题文本分类算法.用1-a-r方法训练子分类器,计算待分类文本到每个超平面的距离,依据距离得到隶属度向量,根据隶属度向量判定该文本所属的主题.实验结果表明,该算法在保证单主题文本分类精度的前提下,实现了多主题文本分类,并且有较好的准确率、召回率和F1值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦玉平	大连理工大学电子与信息工程学院	87	586	14.0	17.0
3	王秀坤	大连理工大学电子与信息工程学院	124	1429	18.0	31.0
6	艾青	渤海大学信息科学与工程学院	7	62	5.0	7.0