词向量空间模型提升中文文本分类效率

"这篇论文是2007年发表在《合肥工业大学学报(自然科学版)》第30卷第10期上，由胡学钢、董学春和谢飞共同撰写的，主题聚焦于基于词向量空间模型的中文文本分类方法。" 在文本分类领域，传统的向量空间模型(VSM, Vector Space Model)是常见的方法，它将文本转化为高维向量，但高维度往往导致计算复杂性和效率问题。针对这一问题，作者提出了一种创新的词向量空间模型，旨在减少维数并提升分类器的效率。 该模型的核心思想是将文本中的特征词转换为低维空间向量。这一转换过程可能涉及词嵌入技术，如后来流行的Word2Vec或GloVe等方法的早期形式，这些方法能够捕捉词汇之间的语义和语法关系。通过训练，可以构建一个词-类别支持度矩阵，这个矩阵反映了每个词对各个类别的支持程度。当有新的文本需要分类时，会计算该文本的词向量与类别支持度矩阵的相似度，以此来确定文本所属的类别。 为了实现分类，文中可能采用了K-最近邻(K-NN)算法，这是一种基于实例的学习方法，通过查找最近的已知类别实例来预测新实例的类别。K-NN结合词向量空间模型，可以在计算相似度时考虑词的上下文信息，从而提高分类的准确性。 实验结果表明，这种基于词向量空间模型的文本分类方法在保持高分类精度的同时，显著提升了分类效率。这为中文文本分类提供了一种有效的解决方案，尤其对于处理大规模文本数据集时，降低了计算复杂性，提高了处理速度。 关键词涉及到文本分类、向量空间模型以及词向量空间模型，这些是论文的核心研究内容。中图分类号“TP182”表明该论文属于计算机科学技术领域，具体为信息处理技术。文献标识码“A”表示这是篇学术论文，文章编号则提供了具体的引用信息。 这篇2007年的研究工作预示了后续在自然语言处理领域词向量技术的广泛应用，并为后续的深度学习模型如BERT和ELMo等奠定了基础，这些模型进一步深化了词向量在文本理解和分类中的作用。