【摘 要】
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传统的文本分类方法如核方法、TF-IDF等等,忽略了文本和词的语义信息以及主题分布的多样性.本文在高斯分布主题模型假设和统计流形学习框架的基础上,提出一种基于统计流形的
【机 构】
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中国科学技术大学 计算机科学与技术学院,合肥,230026
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传统的文本分类方法如核方法、TF-IDF等等,忽略了文本和词的语义信息以及主题分布的多样性.本文在高斯分布主题模型假设和统计流形学习框架的基础上,提出一种基于统计流形的文本距离度量方法(Text Metric on Statistical Manifold, TMSM).该算法是对主题模型的扩展,通过使用高斯混合模型来描述词在主题中的分布,得到了不同文本基于不同主题分布的概率模型表示.然后在统计流形学习框架下,通过度量概率模型来度量文本之间的距离,并使用在分类器算法上.多种数据集上进行的分类实验结果表明:和经典的文本分类方法相比,TMSM在所有测试数据集上均取得较好的分类准确率.
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