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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于主題相似度聚類的文本分類算法綜述

基于主題相似度聚類的文本分類算法綜述

2021-05-12 | rar | 2.93 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  傳統的文本分類方法僅使用一種模型進行分類,容易忽略不同類別特征詞出現交叉的情況,影響分類性能。為提高文本分類的準確率,提岀基于主題相似性聚類的文本分類算法。通過CH和 Wordcount相結合的方法提取類特征詞,利用K- means算法進行聚類并提取簇特征詞構成簇特征詞庫。在此基礎上,通過 Adaptive Strategy算法自適應地選擇 fasttext Textcnn或RCNN模型進行分類,得到終分類結果。在 AG News數據集上的實驗結果表明,該算法可較好地解決不同類別特征詞交叉的問題,與單fasttext、 Texton、RCNN模型相比,其本分類性能顯著提升。

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