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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘秀松
SVM是一种新的分类工具,可是其核函数在数学上必须满足Mercer条件,使得具有良好全局分类性能的Sigmoid函数在SVM中应用受到限制。本文将Sigmoid核函数与云模型相结合,提出一种简单的核函数的实现方法。此方法不仅提高了SVM文本分类能力,而且明显地减少了平均的CPU执行时间。
关键词：
云模型 支持向量机 文本分类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张玉峰 何超
为提高文本分类的准确性与效率,提出一种基于潜在语义分析和改进的超球支持向量机的文本分类模型。该模型利用潜在语义分析进行特征抽取,消除同义词和多义词在文本表示时所造成的偏差,实现文本向量的降维。针对超球重叠区域的文本分类问题,设计一种新的决策方法—基于密集度的决策策略。实验结果表明,该模型在类别数目较小时具有较好的分类效果,改进的算法有效可行。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 何超
为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型。针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类。实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间。
关键词：
文本分类 潜在语义分析 支持向量机
[期刊] 情报科学
[作者]
周源 刘怀兰 杜朋朋 廖岭
【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘怀亮 张治国 马志辉 孙蕾
本文详细介绍了中文文本分类过程以及SVM和KNN两种方法在中文文本分类中的具体步骤,给出了中文文本分类的模型。通过实验对SVM算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较性实证研究。研究表明,SVM分类器较KNN在处理中文文本分类问题上有更良好的分类效果,有较高的查全率和查准率。
关键词：
支持向量机 文本分类 实证研究
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 现代情报
[作者]
廖列法 勒孚刚 朱亚兰
对传统专利文本自动分类方法中,使用向量空间模型文本表示方法存在的问题,提出一种基于LDA模型专利文本分类方法。该方法利用LDA主题模型对专利文本语料库建模,提取专利文本的文档-主题和主题-特征词矩阵,达到降维目的和提取文档间的语义联系,引入类的类-主题矩阵,为类进行主题语义拓展,使用主题相似度构造层次分类,小类采用KNN分类方法。实验结果:与基于向量空间文本表示模型的KNN专利文本分类方法对比,此方法能够获得更高的分类评估指数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 吕梁
为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。
关键词：
乳腺肿瘤 邻域粗糙集 遗传算法 解析模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 吕梁
为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。
关键词：
乳腺肿瘤 邻域粗糙集 遗传算法 解析模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马甲林 刘金岭 金春霞
针对传统文本分类算法在向量空间模型表示下存在向量高维、稀疏以及忽略特征语义相关性等缺陷所导致的分类效率低和精度不高的问题,以知网(HowNet)为知识库,构建语义概念向量模型SCVM(Semantic Concept Vector Model)表示文本,根据概念语义及上下文背景对同义词进行归并,对多义词进行排歧,提出基于概念簇的文本分类算法TCABCC(Text Classification Algorithm Based on the Concept of Clusters),通过改进传统KNN,用概念簇表示各个类别训练样本,使相似度的计算基于文本概念向量和类别概念簇。实验结果表明,该算法构...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
罗新 王兆礼 路永和
面对海量、异构、动态的文本信息,对文本进行自动分类具有重要意义。文本分类的发展与模式识别的发展密切相关。文本分类具有的类目多、样本数目多、噪音多、各类别样本数目不均衡等特点,使各模式识别算法在应用于文本分类时存在许多缺点。近年来逐步发展起来的群集智能(Swarm Intelligence)理论和方法为文本分类提供一种新的智能化手段。将蚁群智能算法尝试性引入文本分类领域,构建基于蚁群智能的文本分类模型,并在文本数据集上进行测试和比较,结果表明该模型可以较好地应用于文本分类。
关键词：
文本分类 群集智能 蚁群智能算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姚兴山
本文对文本分类过程中关键的部分进行了改进,在分词阶段,对分词的速度和精度进行了改进,在特征选取阶段,把多种特征选取方法进行了融合,最后对分类器进行了优化,并给出了实验测试的结果,实验的结果表明,文本分类的效率的确有了提高。
关键词：
文本分词 特征选取 文本分类
[期刊] 情报学报
[作者]
吴江 侯绍新 靳萌萌 胡忠义
随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化其用户管理和信息推荐。已有的研究对象主要集中在英文在线医疗社区,鲜有文献对中文在线医疗社区进行研究。基于社会支持理论,本文设计了一个中文用户文本挖掘流程来研究中文在线医疗社区中的社会支持类型和用户参与。利用中文文本挖掘及机器学习方法,对中文糖尿病社区"甜蜜家园"进行研究。本文利用LDA(L
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾旭东 王莉
文本序列中各单词的重要程度及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响。胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词,并且由于不能编码远距离依赖关系,在识别具有语义转折的文本时有很大局限性。为解决上述问题,该文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型,该模型能编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词,并对文本语义编码,从而有效提高了文本分类任务的效果。结果表明:该文模型在文本分类任务中效果明显优于卷积神经网络和胶囊网络,在多标签文本分类任务上效果更优,能更好地从注意力中获益。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不均衡林业信息文本的精准与快速分类。实验结果表明该算法对少数类辨识准确率高,优于神经网络分类法以及SVM算法、模糊神经网络算法,为不均衡林业信息文本的分类提供了新思路。
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