基于模式聚合理论的文本特征降维方法及其在文本分类中的应用

摘要：

根据模式聚合理论提出了一种文本特征降维的新方法.结合动态Kohonen网络理论检验了文本分类效果.在网络训练阶段引入了监督机制,提高了网络的分类速度和精度.应用模式聚合(PA)理论建立文本集的向量空间模型,从分类贡献的角度强化了词条的作用,消减了原词条矩阵中包含的冗余模式,有效地降低了向量空间的维数,提高了文本分类的精度和速度,并通过实验证明了该方法的泛化能力.

关键词：文本分类、模式聚合、Kohonen网络、向量空间模型

所属期刊栏目：25

分类号：TP393.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1087-1091