科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为解决多标记文本分类时文本标记关系不明确以及特征维数过大的问题,提出了基于概率隐语义分析(Probabilistic latent semantic analysis,PLSA)模型的多标记假设重用文本分类算法。该方法首先将训练样本通过PLSA模型映射到隐语义空间,以文本的主题分布表示一篇文本,在去噪的同时可以大大降低数据维度。在此基础上利用多标记假设重用算法(Multi-label algorithm of hypothesis reuse,MAHR)进行分类,由于经过PLSA降维后的特征组本身就具有语义信息,因此算法能够精确地挖掘出多标记之间的关系并用于训练基分类器,从而避免了人为输入标记关系的缺陷。实验验证了该方法能够充分利用PLSA降维得到的语义信息来改善多标记文本分类的性能。
-
单位解放军理工大学
