计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
30期
116-118
,共3页
概念语义空间%文本特征选择%非负矩阵分解
概唸語義空間%文本特徵選擇%非負矩陣分解
개념어의공간%문본특정선택%비부구진분해
文本特征选择是文本分类和信息提取的关键技术.针对文本分类中特征向量的高维稀疏问题,提出了非负矩阵分解和概念语义空间结合的特征抽取方法,对特征矩阵分解算法加入非负限制能够给出概念语义向量面向主题的解释,较好体现文本的局部特征.采用非负矩阵分解对全局和局部语义空间进行降维处理提高了体征提取效率,对不同概念语义空间中文本分类效果比对分析.实验结果表明基于非负矩阵分解的局部概念语义空间中文本分类精度较高.
文本特徵選擇是文本分類和信息提取的關鍵技術.針對文本分類中特徵嚮量的高維稀疏問題,提齣瞭非負矩陣分解和概唸語義空間結閤的特徵抽取方法,對特徵矩陣分解算法加入非負限製能夠給齣概唸語義嚮量麵嚮主題的解釋,較好體現文本的跼部特徵.採用非負矩陣分解對全跼和跼部語義空間進行降維處理提高瞭體徵提取效率,對不同概唸語義空間中文本分類效果比對分析.實驗結果錶明基于非負矩陣分解的跼部概唸語義空間中文本分類精度較高.
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