一种基于LSA和Kohonen网络的文本分类新方法

王国勇; 徐建锁

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文中根据隐含语义分析理论(LSA)和Kohonen网络理论提出一种文本分类新方法.应用Kohonen网络进行文本分类存在训练速度慢的缺点,因此在网络训练阶段引入了有监督机制,提高了网络的分类速度和精度;但是对于高维的文本特征向量来说,分类速度很低,甚至应用Kohonen网络进行分类,不能取得理想结果;新方法应用LSA理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,从而大大提高了文本分类的精度和速度,同时根据因子分析理论给出了维数k的选取方法.

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来源
《计算机应用》 |2004年第2期|53-5568|共4页
作者
王国勇; 徐建锁;
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作者单位

天津大学;

管理学院;

天津;

300072;

天津大学;

管理学院;

天津;

300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
文本分类; 隐含语义分析; 奇异值分解; Kohonen网络; 向量空间模型;

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