基于正交分解的文本分类模型

摘要：

针对文本分类领域中向量空间模型维数过高和空间扭曲的问题,提出一种基于正交分解的新模型.借用物理学中力的正交分解,将高维的文本向量映射到低维的以类别为坐标轴的空间中,解决了高维的向量和扭曲的空间这2个问题.实验表明,与向量空间模型相比,新模型下分类速度有较大提高,精度也有所增加.

关键词：文本分类、正交分解、向量空间模型

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部留学回国人员启动基金资助项目教外司留[2007]1108-10

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：227-229