基于自主學習的中文文本分類算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、自動文本分類技術就是對大量的自然語言文本按照一定的主題類別進行自動分類，它是自然語言處理的一個十分重要的問題。文本分類任務的特點之一即文本經過向量空間模型(VSM)表示后特征空間維度很高，這樣勢必大大增加了文本訓練的計算復雜度，導致訓練時間過長，而且訓練集中可能含有噪聲樣本，能夠降低分類精度。針對這種情況本文在文本分類中加入自主學習算法。
　　自主學習(ActiveLearning)就是在訓練過程中分類器能夠自己主動選取富有信息含

2、量的樣本，除去冗余和噪聲樣本。一方面在保持測試精度的情況下能夠大大精簡訓練集，有效減少訓練時間；另一方面能夠提高測試精度。所以針對訓練集數(shù)量龐大，特征空間維度高的文本分類問題，采用自主學習的方法，可以顯著提高學習效率。
　　本設計把基于泛化誤差模型Rsm的自主學習算法應用到中文文本分類中，實現(xiàn)了一個基于徑向基函數(shù)(RadialBasisFunctionNeuralNetwork,RBFNN)的文本分類系統(tǒng)，重點研究是基于自主學習的

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