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一種閾值優(yōu)化的文本語(yǔ)義分類算法

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  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(shù)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,該模型多數(shù)沒(méi)有結(jié)合特征項(xiàng)語(yǔ)義信息,因此可能產(chǎn)生大量頻繁語(yǔ)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(xiǎn)代價(jià)的決策粗糙集模型,提出了一種閾值優(yōu)化的文本語(yǔ)義分類算法TSCTO:在獲取文檔特征項(xiàng)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(jì)算最小閾值,提取滿足一定閾值的高頻詞;然后結(jié)合語(yǔ)義分析與逆向文檔頻率方法獲取基于語(yǔ)義類內(nèi)文檔頻率的高頻詞;采用eEP分類方法獲得最簡(jiǎn)模式;最后利用相似性公式和《知網(wǎng)》提供的語(yǔ)義相關(guān)度,計(jì)算文本相似性得分,利用三支決策理論對(duì)閾值進(jìn)行選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TSCTO算法在文本分類的性能上有一定提升。

一種閾值優(yōu)化的文本語(yǔ)義分類算法

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