矩阵的奇异值分解在文本分类研究中的应用

被引：14

作者：

刘贵龙

王慧玲

宋柔

机构：

[1] 北京语言文化大学计算机科学与技术系,北京语言文化大学计算机科学与技术系,北京语言文化大学计算机科学与技术系北京,北京,北京

来源：

关键词：

奇异值分解; 文本分类; 训练语料; 矢量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

用向量空间的方法对文本进行分类是指通过对训练语料的学习，对每个类建立反映该类特征的向量，然后对每一个新的文本，提取其反映该文本特征的向量以确定其类别的过程。文章利用矩阵的奇异值分解理论，把被测文本的向量与所建立的标准向量(降维后)逐一比较,自动确定该文本的分类，经过开放式试验，获得了较好的效果。

引用

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