差错网络的文本分类反馈校正方法

• 作者: 刘恒洋 卢玲 杨武
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 差错网络 分类反馈校正 映射规则
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 第五届云计算大会专题
• 页码范围: 790-795
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4173字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2014.06.010

摘要

中文新闻信息分类的类别数量大,难以一次性获取均衡的分类性能.针对这一问题,提出了一种基于差错网络的文本分类反馈校正方法.首先对文本进行一次分类,根据分类结果生成有向差错网络,得到标注类别与真实类别的候选映射规则.然后计算差错网络的类别关联度参数,再对候选映射规则进行筛选,得到标注类别与真实类别的映射规则.最后根据映射规则进行二次分类,实现分类反馈校正.实验表明,差错网络清晰地反映了类别的相关度.通过映射关系进行反馈校正,比普通文本分类的F值提高了6.2％.在NLP&CC2014评测中,基于差错网络的方法平均正确率达到73％,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢玲	重庆理工大学计算机科学与工程学院	41	138	7.0	10.0
2	刘恒洋	重庆理工大学计算机科学与工程学院	15	49	3.0	6.0
3	杨武	重庆理工大学计算机科学与工程学院	27	175	6.0	12.0