基于概念特征的语义文本分类

• 作者: 孟凡荣 林伟 王志晓
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语义文本分类 概念特征 本体 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（28）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 139-142
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4691字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.28.038

摘要

文本分类是组织和处理海量文本信息的关键方法.目前的文本分类模型多用关键词特征向量描述文本资源,造成向量的高维性和稀疏性.引入文本资源的概念特征,将文本资源描述由关键词级提升至概念级,提高文本资源描述的准确性,并提出了基于概念特征的语义文本分类模型.仿真实验的结果表明,该模型能有效克服资源特征向量空间的高维性和稀疏性,确保向量空间的正交性,在语义文本分类的效率和正确性上都有良好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟凡荣	中国矿业大学计算机科学与技术学院	81	935	16.0	28.0
2	王志晓	中国矿业大学计算机科学与技术学院	43	434	11.0	19.0
3	林伟	中国矿业大学计算机科学与技术学院	3	11	1.0	3.0