【摘 要】
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该文旨在建议一种新的基于向量空间模型和神经网络的文献分类系统（简称“文献分类系统”）,用以从文本信息数据中挖掘出有用的信息.该文建议的文献分类方法,在系统构成、文献标
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该文旨在建议一种新的基于向量空间模型和神经网络的文献分类系统（简称“文献分类系统”）,用以从文本信息数据中挖掘出有用的信息.该文建议的文献分类方法,在系统构成、文献标引和文献分类均与现有文献分类系统有所不同,表现在以下几个方面.在系统构成方面,该文在系统中设置一“词相似矩阵”作为“中间件”（如图4-5所示）以表示词与词之间的关系,同时也增强系统的适应能力.在文献标引方面,该文标引方法与现有文献标引方法主要有两点不同.其一：现有文献标引方法均以特征词向量为基础构成文献向量,且将特征词向量视为一组正交相量,即将词与词之间视为独立的,彼此之间没有关系.这一假定与事实不符.该文摒弃了该假定,认为词与词之间具有一定的关系,并由它们之间的关系构成文献概念向量,在文献概念向量的基础上再构成文献向量.其二：现有文献标引方法由特征词向量直接构成文献向量,文献向量的维数与特征词个数相同,从而文献向量的维数巨大.该文由文献概念向量构成文献向量,由于文献概念向量的维数小于特征词个数,故文献向量的维数小于特征词个数.并在此较小维数文献向量的基础上,利用信息熵再次对文献向量进行降维.所以,该文之文献向量是经过两次降维后得到的,它的维数远远小于现有文献标引方法所得文献向量的维数.
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