基于混合特征的文本分类研究

• 作者: 廖闻剑 黄珊珊
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 TFIDF Labeled-LDA 混合特征
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TN919
• 字数: 3893字
• 语种: 中文

摘要

文本分类技术作为文本数据处理的一种重要手段,如何提高文本分类的效率具有重大的意义.基于传统的文本分类技术采用TFIDF算法计算权重没有考虑特征项在类别间的分布情况而影响了文本分类效果.本文通过对TFIDF提出了改进,同时融入了Labeled-LDA模型,结合文本分类对比实验,提出了一种基于混合特征的分类方法.实验表明该方法在文本分类效果F值上有了显著提升,证明了本文改进方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖闻剑		13	29	3.0	5.0
2	黄珊珊		2	1	1.0	1.0