强化类别贡献的文本特征权重方案

为使文本向量能准确表达文本信息、提升文本分类效果,提出了一种强化类别贡献的文本特征权重方案.利用后验概率定义了特征词的类别贡献度函数,结合相关频率权重因子,得到兼顾类别贡献度与类间分布差异的文本特征权重量化方案.在4个标准语料集上的测试结果表明,该方案实现简单,能更准确地刻画不同特征对分类的贡献差异,优化文本表示,并显著地提高文本分类效果.     

一种基于特征提取的二级文本分类方法

提出了一种改进的基于特征提取的二级文本分类方法.通过提取出文本的特征项并计算其权重值,将文本表示成由特征项和权重值组成的向量,利用向量的夹角余弦计算二级分类模型下文本之间的相似度,可以更准确快速地定位海量信息.实验结果表明本文提出的分类方法的准确率优于传统的类中心分类法,提高了系统的适应性和分类能力.     

基于改进TF-IDF算法的文本分类方法研究

类别关键词是文本分类首先要解决的关键问题,在研究利用类别关键词及TF-IDF算法对文本进行分类的基础上,提出了一种改进的TF-IDF算法.首先建立类别关键词库,并对其进行扩充及去重,克服了向量空间模型不能很好调节权重的缺点.通过加入文档长度权值修正文档中关键词的权重,有效地解决了原有特征词条类别区分能力不足的问题.采用贝叶斯分类方法,结合实验验证了该算法的有效性,提高了文本分类的准确度.     

文本分类中特征项权重的计算方法

特征项权重的计算方法是基于向量空间模型的文本分类中一个核心问题，计算方法的选择关系到最终分类的效果．本文对文本分类中特征项权重的计算方法进行了说明，并根据实验对几种特征项权重的计算方法进行了比较。     

文本分类的几种方法研究

经过训练和统计对每一类文本形成特征的权重向量,利用K-最近距离的方法对测试集进行分类.Sleepingexpert算法采用正权重和负权重较好地描述了多义词的特性,该文在原算法中插入了一种权重补偿模块,其目标是实现权重和当前概念的一致性,具有更好的分类性能.     

基于位置权重的文本分类

文章研究了基于向量空间模型的文本分类中特征词权重算法,综合考虑特征词在文本中出现的位置信息,提出一种改进算法并给出实验结果。     

基于改进的TF-IDF文本特征词提取算法研究

在特征词提取算法中,TF-IDF算法是最常见的特征权重计算方法。在传统TF-IDF算法的基础上,提出新的基于文本词语长度的关键词提取算法。利用中文短语分词技术,识别文本中的长词与普通词汇,对于不同长度的词语利用提出的TF-IDF-WL方法重新计算权重,按权值排序结果得到关键词。实验对比发现,新的特征词提取算法能够更加精确地反映出特征词的词长情况,该算法与传统的TF-IDF算法相比,在准确率和召回率上都有较大的提升。     

文本类型理论指导下的旅游文本翻译探究

不同的文本类型具有不同的语言表达形式,文本类型理论有助于客观地分析文本的功能,从而采取适当的翻译策略.从文本类型理论入手,通过对旅游文本汉英翻译的实例分析,探讨文本类型的划分及文本功能的确定对旅游文本的翻译策略和方法上的指导作用.     

融合多粒度动态语义表征的文本分类模型

在对化工领域类文本进行分类任务时,由于文本的专业性以及复杂多样性,仅仅依靠现有的词向量表征方式,很难对其中的专业术语以及其他化工领域内相关字词的语义进行充分表征,从而导致分类任务的准确率不高.本文提出一种融合多粒度动态语义表征的文本分类模型,首先在词嵌入层使用动态词向量表征语义信息并引入对抗扰动,使得词向量具有更好的表征能力,然后利用多头注意力机制进行词向量权重分配,获得带有关键语义信息的文本表示,最后使用提出的多尺度残差收缩深层金字塔形的卷积神经网络与混合注意力胶囊双向LSTM网络模型分别提取不同粒度的文本表示,融合后对得到的最终文本表示进行分类.实验结果表明,相比于现有模型,所提出的模型使用不同词向量表示时,在化工领域文本数据集上F1-Score最高可达84.62％,提升了0.38~5.58个百分点;在公开中文数据集THUCNews和谭松波酒店评论数据集ChnSentiCorp上进行模型泛化性能评估,模型也有较好表现.     

文本分类中特征权重算法的改进

TFIDF是文档特征权重表示常用方法.该方法简单易行,但忽略了特征词在各个类别中的分布情况,不能真正地反映特征词对区分每个类的贡献.针对这个不足,本文提出了BOR-TFIDF,来重新调整每个特征词对各个类别的区分度,即修正各个特征词的权重,并用分类器来验证其有效性.该方法优于原来的TFIDF算法,实验表明了改进的策略是可行的.