一种基于特征投票的文本分类方法

• 作者: 焦庆争 蔚承建
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征投票 经验概率 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 200-202
• 分类号: TP311
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.09.070

摘要

基于特征投票机制设计一种线性文本分类方法,运用信任机制理论分析文档类别对特征的信任关系,给出具体特征信任度的模型,并在Newsgroup、复旦中文分类语料、Reuters-21578 3个广泛使用且具有不同特性的语料集上与传统方法进行比较.实验结果表明,该方法分类性能优于传统方法且稳定、高效,适用于大规模文本分类任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔚承建	南京工业大学信息科学与工程学院	50	169	8.0	9.0
2	焦庆争	南京工业大学信息科学与工程学院	13	17	3.0	4.0