网络环境下文本自动分类方法研究综述(2)

发布时间：2021-06-06

第５期鸡西大学学报２００９年

ｃｈｉｏ）结合起来，形成融合的分类器。研究人员通过实验度和准确率与最终的分类结果密切相关。尤其是ｗｅｂ证明了这种基于依赖的贝叶斯方法比基于ＢＫＳ的方法上不断出现新词汇，对分词理论的创新和词典的构造都性能好。Ｌａｎｇｄｏｎ等人对基于遗传编程的分类器融合技提出了较高的要求。

术进行了一系列的研究，其中主要研究了同类型分类器３．将自然语言理解和处理技术、语义Ｗｅｂ概念、Ａ．的融合（比如多个神经网络分类器的融合）。

ｇｅｎｔ技术和机器翻译等技术应用于Ｗｅｂ文本分类中，进２．基于模糊一粗糙集的文本分类模型。

一步解决中文文本分类的难点，提高文本分类的智能化文本分类过程中由于同义词、多义词、近义词的存在水平。

导致许多类并不能完全划分开来，造成类之间的边界模４．目前存在多种成熟的文本分类算法，大部分分类糊。此外交叉学科的发展，使得类之间出现重叠，于是造系统都是应用某一种分类算法，分类性能受到制约。

成许多文本信息并非绝对属于某个类。这两种情况均会随着全球网络化和信息化的迅猛发展，文本自动分导致分类有偏差，针对上述情形，有学者提出利用粗糙一类作为知识发现的重要分支，已成为众多领域研究者的模糊集理论结合ＫＮＮ方法来处理在文本分类问题中出热门研究课题，吸引着越来越多研究者的关注。尽管文现的这些偏差。模糊一粗糙集理论有机地结合了模糊集本自动分类方法还存在着不少问题，但是文本分类技术理论与粗糙集理论在处理不确定信息方面的能力，反映有着广泛的应用，逐渐趋于实用。随着人工智能、机器了由于类别之间的重叠体现出的隶属边界的模糊性。

学习、数据挖掘、进化计算、模糊集和粗糙集等领域的发３．潜在语义分类模型。

展，分类方法将向着更加高级、更加综合化和更加多样化潜在语义索引方法，已经被证明是对传统的向量空的方向发展。

间技术的一种改良，可以达到消除词之间的相关性，化简文档向量的目的，然而ＬＳＩ在降低维数的同时也会丢失一些关键信息。ＬＳＩ基于文档的词信息来构建语义空间，参考文献

得到的特征空间会保留原始文档矩阵中最主要的全局信１．朱靖波陈文亮：基于领域知识的文本分类［Ｊ］．东息。但在某些情况下，一些对待定类别的正确分类非常北大学学报，２００５，２６（８）：７３３—７３６

重要的特征，因为放在全局下考虑显得不重要，而在维数２．ＹｅＮｏｎｇ．ＬｉＸｉａｎｇｙａｎｇ．Ａｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏ－约减的过程中被滤掉；该情况对稀有类别尤为明显。事ｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎ

ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎ：

实上也是，稀有类中出现的词很可能是整个文档集中的“ｕＪ，ｅｔａｌ，ｅｄｓ．ＡＭＴ２００１，ＬＮＣＳ２２５２，２００１．３２７—

稀有词，那么被滤掉的可能性就很大了。这样，就可以得３３４

到比ＬＳＩ模型的语义空间更适合文本分类的语义空间。

３．ＶａｐｎｉｃＶ．ＴｈｅＮａｔｕｒｅｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＬｅａｒｎｉｎｇ

Ｔｈｅｏｒｙ

通过以上分析，可以看出文本分类方法存在以下几［Ｍ］．Ｎｅｗ