| 基于核方法的潜在语义文本分类模型 |
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| 引用本文： | 罗远胜,王明文,曾雪强.基于核方法的潜在语义文本分类模型[J].清华大学学报(自然科学版),2005,45(9):1853-1856. |
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| 作者姓名： | 罗远胜 王明文 曾雪强 |
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| 作者单位： | 江西师范大学,计算机信息工程学院,南昌,330027;江西师范大学,计算机信息工程学院,南昌,330027;江西师范大学,计算机信息工程学院,南昌,330027 |
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| 基金项目： | 教育部重点科技资助项目(03070);江西省自然科学基金资助项目(0311041) |
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| 摘 要： | 在信息检索中,潜在语义索引模型直接应用于文本分类时,由于对分类贡献大的特征可能丢失而效果不佳.而考虑了文本特征及分类信息的潜在语义文本分类模型(LSC)也因为本质上是线性模型而性能不高.为了提高分类性能,通过引入核函数,给出了一种非线性的潜在语义文本分类模型.该模型比LSC模型能更好地表示文档空间的潜在语义结构信息.在Reuter-21578文档集上的实验结果表明,潜在语义文本分类模型有很好的分类性能.
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| 关 键 词： | 文本分类 核方法 潜在语义索引 偏最小二乘分析 核偏最小二乘分析 |
| 文章编号： | 1000-0054(2005)S1-1853-04 |
| 修稿时间： | 2005年5月20日 |
A kernel latent semantic classification model |
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| LUO Yuansheng,WANG Mingwen,ZENG Xueqiang.A kernel latent semantic classification model[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2005,45(9):1853-1856. |
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| Authors: | LUO Yuansheng WANG Mingwen ZENG Xueqiang |
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