【摘 要】
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针对多标签文本分类的概念歧义和底层语意结构问题,提出一种集成分类方法,将随机森林（RF）算法和隐性语义索引（LSI）有机结合在一起。通过词汇的随机分割增加集成的多样性,获得低维
【机 构】
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湖南环境生物职业技术学院信息技术系,南华大学计算机学院
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针对多标签文本分类的概念歧义和底层语意结构问题,提出一种集成分类方法,将随机森林（RF）算法和隐性语义索引（LSI）有机结合在一起。通过词汇的随机分割增加集成的多样性,获得低维隐性语义空间的不同正交投影,在低维空间的正交投影基础上执行LSI。随机森林可以有效解决二进制分类问题,隐性语义揭示了文本的底层语义结构,两者结合可代表群体的多样性和个体准确性。Yahoo数据集上的实验结果验证了该方法的有效性,其在汉明损失、覆盖度、首位误差和平均精度方面优于其它方法。
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