概念推理网及其在文本分类中的应用  

THE CONCEPT-REASONING NETWORK AND ITS APPLICATION IN TEXT CLASSIFICATION

作　　者：李晓黎[1] 刘继敏[1] 史忠植[1] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所,北京100080

出　　处：《计算机研究与发展》2000年第9期1032-1038,共7页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金资助!(项目编号 6980 3 0 10 );国家"八六三"高技术研究发展计划基金资助!(项目编号 863 -5 11-946-0 10 )

摘　　要：在分析了当前文本分类中常用方法的基础上 ,提出了一种新的分类模型 .该模型是对人的分类过程的一种模拟 .在已有的英语语义词典及大量训练集的基础上 ,应用机器学习、数据挖掘等技术进行知识获取并最终形成若干个概念推理网 .对待分类的文档可以激活相应的网络 ,同时传播推理以决定其类别的归属 ,试验表明 :该方法具有较高的分类正确率与召回率 .Following the analysis of the current text classification methods, a new classification model is proposed in this paper. The key of the model is to simulate the process of human classification. Machine learning and data mining techniques are applied to acquire knowledge and build a concept reasoning network based on semantic dictionary and large training set. Given a document, this model can activate several networks and then reason to decide which classification it belongs to. The experiment indicates that the model has high classification precision and recall.

关 键 词：文本分类 向量空间模型 概念推理网 机器学习 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]