【摘 要】
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多义词是影响文本分类的重要因素，由于它可代表分属不同类别的多个概念，造成类别之间界限模糊。传统作法是对多义词的权重进行弱化以减小它们对于分类的影响，但文本分类是基于内
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多义词是影响文本分类的重要因素，由于它可代表分属不同类别的多个概念，造成类别之间界限模糊。传统作法是对多义词的权重进行弱化以减小它们对于分类的影响，但文本分类是基于内容的，且多义词也代表组成文本内容的特定概念，所以简单地对多义词进行弱化是不合理的。Sleeping expert算法采用正权重和负权重较好地描述了多义词的特性，该文在原算法中插入了一种权重补偿模块，它根据上下文对关键词的统计权重进行动态修正，其目标是实现权重和当前概念的一致性，实验证明这种补偿型Sleeping expert具有更好的分类性能。
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