维基百科驱动的主题特征扩展提升文本分类效果
"基于维基百科的主题特征扩展研究" 在自然语言处理领域,文本自动分类是一项核心任务,它在数据挖掘和信息检索中占有至关重要的地位。传统的向量空间模型(Vector Space Model,VSM)虽然广泛应用,但其特征空间维度过高,可能导致计算复杂度增加和分类效果下降。同时,基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的文本分类算法在捕捉文本语义特征方面也存在一定的局限性。 针对这些问题,该论文提出了一个创新的解决方案——基于维基百科的主题特征扩展方法。维基百科作为一个开放的、内容丰富的知识库,包含了大量有结构的信息,这为增强文本的语义理解提供了可能。该方法利用维基百科的知识来扩展文本的特征表示,旨在降低特征维度,提高分类效率,同时增强文本的主题特征表达,从而提升分类准确率。 具体来说,该方法首先利用LDA模型对文本进行主题建模,提取出文本的主要主题。然后,通过链接到维基百科,获取与这些主题相关的丰富语义信息,将这些语义信息转化为可计算的特征,进一步扩展文本的特征空间。这样做的好处是,不仅可以减少特征的冗余,降低计算成本,还能更准确地捕捉文本的深层语义,使分类器能够更好地理解文本的上下文含义。 在实验部分,研究人员使用了两个标准数据集——20Newsgroups和NSF(National Science Foundation)数据集,对提出的主题特征扩展方法进行了验证。实验结果表明,这种方法在保持或提高分类性能的同时,有效地减少了特征维度,提升了分类效率。这证实了利用维基百科知识进行特征扩展在文本分类中的有效性。 关键词涵盖了计算机应用技术、文本分类、LDA、维基百科以及特征扩展,显示出该研究在多个技术领域内的交叉应用价值。论文作者曾庆旺和常晓林分别作为硕士研究生和教授,他们的研究领域分别为数据挖掘和雾服务、云服务的资源管理,这为他们在这项工作中的专业贡献提供了背景支持。 这项研究提供了一种新的文本特征处理策略,它利用维基百科的知识来克服传统方法的局限性,对于提升文本分类性能具有重要意义。这种方法有望在大数据时代的信息处理和文本分析中发挥更大的作用。
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