基于演化超网络的中文文本分类方法

为了提高中文文本的分类效果,提出了一种基于演化超网络的中文文本分类方法.采用中国科学院计算技术研究所的汉语词法分析系统对中文文本进行分词,保留文本中的名词、动词和形容词作为特征;以χ2统计方法进行特征选择;利用布尔权重计算特征权值.经处理后的特征向量作为系统的训练集和测试集数据.运用超边替代策略训练超网络分类模型,并实现对测试集特征向量的分类.对不同阶数设定下的演化超网络模型进行了性能分析,并将其与传统的KNN和SVM算法进行了比较.结果表明,本方法对复旦大学语料和搜狐语料可获得87.2%和72.5%的宏识别率、86.9%和70.5%的宏召回率、87.0%和71.5%的宏F1,接近或优于KNN和SVM分类方法.所提出的方法是一种有效的中文文本分类手段.

基于MPI的ML-kNN算法并行

基于MPI将ML-kNN算法并行化,以解决多标签学习领域中的大规模分类问题,控制计算的时间开销,这也是首次将MPI应用到多标签学习领域.通过与传统的串行ML-kNN的对比实验,验证了所提方法的可行性和有效性.另外,允许数据集以特征为单位划分,这使得该方法在处理高维数据时具有更大的优势.