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《计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(上册)》2006年
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基于词向量空间模型的文本分类方法

董学春  胡学钢  谢飞  吴共庆  
【摘要】:大多文本分类方法是基于向量空间模型的,基于这一模型的文档向量维数较高,导致分类器效率难以提高。针对这一不足,本文提出基于词向量空间模型的文本分类方法。其主要思想是把文本的特征词表示成空间向量,通过训练得到词.类别支持度矩阵,根据待分文本的词和词-类别支持度矩阵计算文本与类别的相似度。实验证明,这种分类方法不仅保持了较高的召回率和准确率还提高了分类效率。

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