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提出了一个基于级连神经网(Cascade—Correlation Nepal Network.CCNN)和SVD(Singular Value Decomposition)的文本分类新模型。该神经网络用级连相关算法来训练网络。大部分的文本分类系统用向量空间模型(Vector Space Model.VSM)来表现文档,然而这种方法需要很高的维度,并且考虑不到文本特征词间的语义隐合信息,因此分类效果不是太理想。引入SVD来学习和表现文本特征词,在降低特征维度的基础上,将文本特征的隐含信息表现出来。实验证明,