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提出基于非负矩阵分解（NMF）的中文文本主题分类方法，应用NMF算法分解词．文本矩阵获取词之间的相关性，有效地解决同义词、多义词的影响。实验结果表明，与基于奇异值分解的潜在语义索引方法相比，该方法计算速度快、占用存储空间较少。在潜在语义数据降低较大的情况下，NMF方法具有更好的分类精度。
基于非负矩阵分解的中文文本主题分类
【摘 要】
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提出基于非负矩阵分解（NMF）的中文文本主题分类方法，应用NMF算法分解词．文本矩阵获取词之间的相关性，有效地解决同义词、多义词的影响。实验结果表明，与基于奇异值分解的潜在语义索
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年13期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于Lattice的汉语语音主题分类方法研究”(60702053);国家自然科学基金资助项目“基于子词网格的汉语语音检索关键技术研究”(60575030)
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