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基于错误预测的文本分类方法

陈毅恒  秦兵  刘挺  林建国  李生  
【摘要】:本文提出一种基于潜在语义索引(LSI)和互信息(MI)相融合的文本分类模型。使用 LSI 进行特征表示和特征降维在提高分类的性能上有优异的表现,但 LSI 本身在处理速度和耗用空间上存在缺陷。本文先对文本使用向量空间模型(VSM)并利用 MI 方法进行特征提取,利用 SVM 的后验概率机制,对分类的结果进行错误预测。对错误可能性高的部分文本利用 LSI 进行第二次分类。算法融合 MI 和 LSI 的优点,降低了使用 LSI 造成的效率损失,提高分类精度和性能。

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