面向船舶工业新闻的文本分类

• 作者: 朱芳鹏 王晓峰
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 主题模型 特征选择 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902323

摘要

由于船舶工业领域中的新闻内容篇幅较长且专业性较强,同时包含大量船舶领域专业词汇,目前针对该领域新闻文本分类的研究较少且缺少相应的船舶工业新闻语料.构建了一个船舶工业新闻语料库,并提出了一种新的面向船舶工业新闻的文本分类算法,首先基于文档频率、卡方统计量及主题模型LSA进行特征选择和特征降维,将文档-词矩阵映射成文档-主题矩阵后,最终对处理后的特征采用支持向量机进行文本分类.通过新闻文本分类的实验表明,所提出的算法能够有效解决文本向量的高维度、高稀疏性问题,在小样本集和类别有限的前提下相比传统方法具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓峰		71	454	12.0	17.0
2	朱芳鹏		1	0	0.0	0.0