基于交叉覆盖算法的文本分类  

Text Classification Based on Cross Cover Algorithm

作　　者：王倩倩[1] 段震[1] 张燕平[1] 

机构地区：[1]安徽大学计算智能与信号处理重点实验室,安徽合肥230039

出　　处：《计算机技术与发展》2007年第6期113-115,共3页Computer Technology and Development

基　　金："九七三"计划国家重点基础研究(2004CB318108);国家自然科学基金(60475017;60135010);安徽省自然科学基金(050420208)

摘　　要：分类是文本信息搜索和挖掘的核心内容,被广泛应用于搜索引擎的设计以及数据挖掘的研究中。首先对文本进行分词,对分词的结果采用x2统计量的方法提取特征,再使用前向神经网络的交叉覆盖算法作为分类器进行文本分类。实验表明,x2统计量可大规模降低特征维数,在此基础上结合交叉覆盖算法的优秀分类能力,可在特征维数较低的情况下获得一个性能较好的文本分类器。Text classification is the key point in text information searching and mining and is widely used in the design of search engine and data mining. Use the method of x^2 statistic to extract text＇s characteristics after processing the text and then use cross cover algorithm to design a classifier. The result of experiment shows that the method of x^2 statistic can decrease the dimensions effectively and the cross cover algorithm has good classification ability that can achieve a satisfactory classifier.

关 键 词：文本分类 x2统计量 交叉覆盖算法 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]