【摘 要】
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传统半监督文本分类方法,大多数建立在词根特征的基础上,忽略了语义特征的重要性,导致分类精度不高。考虑到语义对分类的影响,本文提出融合概念与词根双特征的文本分类模型。
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目（cstc2012jjA40002）,中央高校基本科研基金资助项目（0216005207016）
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传统半监督文本分类方法,大多数建立在词根特征的基础上,忽略了语义特征的重要性,导致分类精度不高。考虑到语义对分类的影响,本文提出融合概念与词根双特征的文本分类模型。该方法以Word Net为本体库,在Co-training框架下,构造基于概念和词根的双分类器进行协同训练的分类模型。实验分析了新模型分类准确率和召回率,结果显示新模型相对于旧模型在这2方面都有提升,表明基于概念与词根双特征互助的新算法具有更高的有效性。
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