【摘 要】
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文本分类存在维数灾难、数据集噪声及特征词对分类贡献不同等问题,影响文本分类精度。为提高文本分类精度,在数据处理方面提出一种新方法。该方法首先对数据集进行去噪处理,结合特征提取算法和语义分析方法对数据实现降维,再利用词语语义相关度对文本特征向量中每个特征词赋予不同权重;并利用经过上述处理的文本数据学习分类器。实验结果表明,该文本处理方法能够有效提高文本分类精度。
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170145）, 国家教育部高等学校博士点专项基金资助项目（20113704110001）, 山东省自然科学基金资助项目和科技攻关计划项目（ZR2010FM021,2008B0026,2010G0020115）
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文本分类存在维数灾难、数据集噪声及特征词对分类贡献不同等问题,影响文本分类精度。为提高文本分类精度,在数据处理方面提出一种新方法。该方法首先对数据集进行去噪处理,结合特征提取算法和语义分析方法对数据实现降维,再利用词语语义相关度对文本特征向量中每个特征词赋予不同权重;并利用经过上述处理的文本数据学习分类器。实验结果表明,该文本处理方法能够有效提高文本分类精度。
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