基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法.pdf

1、當前互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展，使得海量的、內(nèi)容豐富的文字信息以計算機可讀的形式存在，并且其數(shù)量每天仍在急劇增加。為了有效的管理和利用這些分布的海量信息，基于內(nèi)容的信息檢索和文本挖掘已經(jīng)成為備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。文本分類技術(shù)是信息檢索和文本挖掘的基礎(chǔ)，其任務(wù)是在給定的分類體系下，根據(jù)文本內(nèi)容判斷其所屬的類別。目前文本分類已經(jīng)取得了豐碩的成果，但一般文本分類方法是將一給定文本映射到一個給定的文本類別，對于某些文本屬于多類問題處理不太理想。 鑒于

2、此，將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用于文本分類，該方法將訓(xùn)練文本的特征向量特征模糊化，同時將每個類中心向量特征模糊化，從模糊化的文本向量和模糊化的類中心得到該文本對每個類的距離，通過距離定義一個隸屬函數(shù)，得到文本對每個類的隸屬度。用模糊化的文本特征向量和該文本對每個類的隸屬度向量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將測試文本特征向量模糊化后通過訓(xùn)練好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得到該文本相對于每個類別的隸屬度，通過文本屬于每個類的隸屬度就可以判斷文本類別。 最后，給出了