基于重要事件的文本分类方法研究

• 作者: 仲兆满 李存华
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 文本分类 文本表示 重要事件 SVM
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 6-9
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

在分析了文本中重要事件识别和文本分类方法的基础之上,提出了一种基于重要事件的文本分类方法.重点研究了该方法涉及到的两个关键技术：以重要事件表示文本和获取文本类别的模板.在中文事件语料CEC上,使用本文介绍的文本分类方法得到的平均准确率达到80%,而使用传统的以词为特征的文本分类方法得到的平均准确率为72%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李存华	淮海工学院计算机工程学院	95	723	15.0	22.0
2	仲兆满	淮海工学院计算机工程学院	30	190	8.0	12.0