一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法

本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较 ;而对文档进行自动分类时 ,首先从根结点开始找到对应的大类 ,然后递归往下直到找到对应的叶子子类。实验和实际系统表明 。

基于SMO的多层次文本分类法研究

在以往的自动文本分类研究中,大多比较流行的分类技术都是在一个层次上将文本分成几个类别。但随着信息检索的量越来越大,文本的种类将越来越多,仅仅通过一层对海量信息进行组织分类越来越不适合海量信息的检索工作,这种平坦式的分类组织难以进一步提高信息检索的速度。论文将SMO分类算法结合到文本分类研究中,通过构建多层支持向量机文本分类树,实现了基于SMO的多层次文本分类系统。