基于语义距离的文本分类方法

• 作者: 张培颖 王雷全
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 语义距离 特征选择 特征向量
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 128-130
• 分类号: TP391
• 字数: 3771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.jssn.1673-629X.2013.01.032

摘要

文本分类是解决网络信息过载的关键技术之一.传统的文本分类方法大多只考虑文本中词语的统计词频等特征,忽略了文本的语义信息,导致文本分类精度不高.针对这种问题,提出了一种基于语义距离的文本分类方法,该方法首先根据 CHI 方法进行文本特征选择,然后利用语义距离计算代表类别的特征向量集合,最后通过计算文本特征向量和类别特征向量之间的语义距离来确定文本类别.实验结果表明,该方法与其他方法相比,把文本的语义信息考虑在内,在进行文本分类方面具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张培颖	中国石油大学华东计算机与通信工程学院	6	33	3.0	5.0
2	王雷全	中国石油大学华东计算机与通信工程学院	4	26	3.0	4.0