使用基于SVM的局部潜在语义索引进行文本分类

张秋余; 刘洋

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潜在语义索引(LSI)通过奇异值分解(SVD)获得原始词-文档矩阵的潜在语义结构,在一定程度上解决了一词多义和多词一义问题.但目前文本分类中使用LSI方法的效果并不理想,这是因为没有充分考虑分类信息.为解决该问题,提出一种改进的局部潜在语义索引(LLSI)方法,使用支持向量机(SVM)来产生局部区域.实验结果表明,该方法是有效的.

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来源
《计算机应用》 |2007年第6期|1382-1384|共3页
作者
张秋余; 刘洋;
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作者单位

兰州理工大学;

计算机与通信学院;

甘肃;

兰州;

730050;

兰州理工大学;

计算机与通信学院;

甘肃;

兰州;

730050;

渤海大学;

信息科学与工程学院;

辽宁;

锦州;

121000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
文本分类; 潜在语义索引; 支持向量机; 局部区域;

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