10.3969/j.issn.1673-629X.2017.07.013
概率潜在语义分析的KNN文本分类算法
传统的KNN文本算法在计算文本之间的相似度时,只是做简单的概念匹配,没有考虑到训练集与测试集文本中词项携带的语义信息,因此在利用KNN分类器进行文本分类过程中有可能导致语义丢失,分类结果不准确.针对这种情况,提出了一种基于概率潜在主题模型的KNN文本分类算法.该算法预先使用概率主题模型对训练集文本进行文本-主题、主题-词项建模,将文本携带的语义信息映射到主题上的低维空间,把文本相似度用文本-主题、主题-词项的概率分布表示,对低维文本的语义信息利用KNN算法进行文本分类.实验结果表明,在训练较大的训练数据集和待分类数据集上,所提算法能够利用KNN分类器进行文本的语义分类,且能提高KNN分类的准确率和召回率以及F1值.
文本分类、KNN算法、文本表示模型、语义分类、概率潜在主题模型
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61302157
2017-08-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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