一种基于潜在语义结构的文本分类模型

摘要：

潜在语义索引(LSI)模型能在一定程度上解决一词多义和多词一义问题,并能过滤一部分文档噪音.然而在LSI模型中,一些对分类贡献大的特征,由于其对应的特征值小而被滤掉.针对这一问题,文中提出了一种扩展LSI模型的文本分类模型.该模型在尽量保留文档信息的同时,增加考虑了文档的类别信息,从而能从LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构.

关键词： 文本分类 潜在语义索引

作者: 曾雪强 王明文 陈素芬

作者单位: 江西师范大学计算机信息工程学院(江西南昌)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会(SEWM2004)

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 99-102

在线出版日期: 2004-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）