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基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究
1
作者
刘苗
谢邦昌
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第19期21-23,共3页
文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的...
文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的优势,能够很好地完成对文本的自动分类。
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关键词
文本自动分类
概率潜在语义分析(PLSA)
ADABOOST
tem迭代
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职称材料
题名
基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究
1
作者
刘苗
谢邦昌
机构
中国人民大学统计学院
辅仁大学应用统计研究所
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第19期21-23,共3页
文摘
文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的优势,能够很好地完成对文本的自动分类。
关键词
文本自动分类
概率潜在语义分析(PLSA)
ADABOOST
tem迭代
分类号
C812 [社会学—统计学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究
刘苗
谢邦昌
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010
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