基于多类别相关度的潜在语义挖掘算法
Latent semantic mining algorithm based on multi-class correlation作者机构：武汉科技大学城市学院信息工程学部湖北武汉430083 武汉工商学院文法学院湖北武汉430065
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2016年第37卷第7期
页 面：1817-1821页
学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：2015年湖北省教育厅科学研究计划指导性基金项目(B2015363) 2015年湖北省教育厅人文社会科学研究专项任务基金项目(15Z170)
主 题：文本分类 局部潜在语义分析 支持向量机 奇异值分解 S-LLSA
摘 要：鉴于当前web文本分类存在的问题,阐明基于文档和类别相关度的生成局部区域的方法,即S-LLSA。将各种类别信息应用于语义分析中,研究特征词的局部特征,通过相关分类器求解文本对类别的相关度参数,在此基础上,将其引入到生成局部区域的环节之中。实验结果表明,S-LLSA能够妥善处理局部区域奇异值分解问题,在很大程度上改善了web文本分类结果,使其潜在语义空间得到有效描述。
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