【摘 要】
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传统的文本表示是在向量空间模型的基础上,采用特征选择方法降低文本的维数,这种方法认为文本中词语是相互独立的,没有考虑彼此之间的语义信息。文章提出一种新的基于语义特
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,皖南医学院基础医学部,合肥师范学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究基金资助项目(KJ2010B168);安徽省高校优秀人才青年基金资助项目(2010SQRL148;2010SQRL149ZD)
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传统的文本表示是在向量空间模型的基础上,采用特征选择方法降低文本的维数,这种方法认为文本中词语是相互独立的,没有考虑彼此之间的语义信息。文章提出一种新的基于语义特征选择的文本分类方法,在已有特征选择的基础上,利用词语之间的语义关联性,将那些与已选择的词语具有密切联系的词语加入词语特征空间。实验表明,该方法与已有的特征选择方法比较,提高了文本分类的精度。
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