基于概念与词根双特征互助文本分类模型

摘要：

传统半监督文本分类方法，大多数建立在词根特征的基础上，忽略了语义特征的重要性，导致分类精度不高。考虑到语义对分类的影响，本文提出融合概念与词根双特征的文本分类模型。该方法以WordNet为本体库，在Co-training框架下，构造基于概念和词根的双分类器进行协同训练的分类模型。实验分析了新模型分类准确率和召回率，结果显示新模型相对于旧模型在这2方面都有提升，表明基于概念与词根双特征互助的新算法具有更高的有效性。

关键词：半监督、语义、双特征、协同训练

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金资助项目 cstc2012jjA40002；中央高校基本科研基金资助项目0216005207016

在线出版日期：2015-09-08（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：93-97