基于最大熵的文本分类算法的改进

• 作者: 杨成成 贺兴时
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类算法 最大熵模型 Boosting算法 稳定性
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机及其应用
• 页码范围: 77-79
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2009.06.022

摘要

基于最大熵模型的文本分类算法对不同测试文档的训练结果相差较大.利用Boosting机制改进基于最大熵模型的分类算法,以提高该分类算法的稳定性.实验结果表明,该改进方法可以有效改善基于最大熵模型分类算法的稳定性,且分类精度也有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时	西安工程大学理学院	136	975	16.0	25.0
2	杨成成	西安工程大学理学院	1	1	1.0	1.0