【摘 要】
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人们对文本分类已经进行了大量的研究,取得很多研究成果,设计多种分类器,达到相当高的分类精确度.但使用单分类器进行文本分类有一些缺点,如分类模型对样本的敏感性,而且单分
【机 构】
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北京大学计算机系,北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划);
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人们对文本分类已经进行了大量的研究,取得很多研究成果,设计多种分类器,达到相当高的分类精确度.但使用单分类器进行文本分类有一些缺点,如分类模型对样本的敏感性,而且单分类器的分类精度很难再有很大的提高.因此,使用多分类器以提高分类的精度是一个非常活跃的研究领域.文章提出使用近年在传统概率统计方法之上发展起来的信任函数理论和方法对多个文本分类器进行组合使用.具体方法是使用信任函数将分类结果进行综合,得到最终的分类结果.实验证明,基于信任函数的信息综合方法比已有的方法更合理,精度也得到提高.
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