【摘 要】
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在文档层次分类中，分类器的自适应调整和阻滞会影响层次分类的精度。为解决上述问题，提出一种基于类别上下文特征的层次分类模型及增量学习算法。根据分类体系，渐进地为每个判决
【基金项目】
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重庆市科委自然科学基金资助项目（CSTC2012jjA40002）
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在文档层次分类中，分类器的自适应调整和阻滞会影响层次分类的精度。为解决上述问题，提出一种基于类别上下文特征的层次分类模型及增量学习算法。根据分类体系，渐进地为每个判决节点建立并维护一个类别相关的上下文特征集，依据文档在上下文特征集中的支持度，找到最可能的层次分类路径和类别。考虑到增量学习的特殊性，将语义相似度引入到路径置信度计算中，以缓解上下文特征集不完备的问题。实验结果表明，相对层次Bayes、层次SVM模型，该算法不仅具有自适应的特性，而且在测试文档集中能提升近8％的分类精度。
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