基于半监督概念聚类技术,提出一种改进的领域本体图中文文本分类算法。根据领域本体图结构模型,创建中文文本分类的本体学习框架,利用HowNet字典实现术语提取并建立中文术语-术语关系映射。依据术语间的权重连接关系,设计二分类关系的KLSeeker本体中文文本分类算法,并通过基于概念聚类的本体图半监督学习,实现中文文本的精确分类。实验结果表明,与基于非负张量分解的中文文本分类算法相比,该算法具有更高的分类精度。
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