一種閾值優(yōu)化的文本語義分類算法
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標(biāo)簽:分類算法(9912)
傳統(tǒng)的文本分類多以空間向量模型為基礎(chǔ),采用層次分類樹模型進(jìn)行統(tǒng)計分析,該模型多數(shù)沒有結(jié)合特征項語義信息,因此可能產(chǎn)生大量頻繁語義模式,增加了分類路徑。結(jié)合基本顯露模式( eEP)在分類上的良好區(qū)分特性和基于最小期望風(fēng)險代價的決策粗糙集模型,提出了一種閾值優(yōu)化的文本語義分類算法TSCTO:在獲取文檔特征項頻率分布表之后,首先利用粗糙集聯(lián)合決策分布密度矩陣,計算最小閾值,提取滿足一定閾值的高頻詞;然后結(jié)合語義分析與逆向文檔頻率方法獲取基于語義類內(nèi)文檔頻率的高頻詞;采用eEP分類方法獲得最簡模式;最后利用相似性公式和《知網(wǎng)》提供的語義相關(guān)度,計算文本相似性得分,利用三支決策理論對閾值進(jìn)行選擇。實驗結(jié)果表明,TSCTO算法在文本分類的性能上有一定提升。
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