词向量与TextRank结合的短文本分类新方法

"本文主要研究了一种基于关键词相似度的短文本分类方法，该方法旨在解决传统文本分类中的维数灾难和极度稀疏问题。通过使用word2vec词向量模型，TextRank算法以及KNN和SVM作为分类器，提高了短文本分类的准确性。在中文新闻标题数据集上的实验表明，这种方法相比于传统方法平均提升了6%的分类效果。" 在文本分类领域，传统的基于向量空间模型的方法常面临维数灾难和数据稀疏性的问题。为了解决这些问题，研究者提出了一种基于关键词相似度的短文本分类框架。这一框架首先利用大规模语料库训练word2vec模型，word2vec是一种深度学习技术，能够将词语转化为连续的低维度向量，保留词汇的语义信息，从而克服了传统方法中词袋模型的不足。 接下来，通过TextRank算法来获取每类文本的关键信息。TextRank是一种基于图的排序算法，它可以找出文本中最重要的词汇，这些关键词代表了文本的主要主题。对所有类别的关键词进行去重，形成一个特征集合，用于后续的分类过程。 在特征选择阶段，针对每个特征，利用word2vec模型计算短文本中每个词与该特征的相似度。选取最高的相似度作为该特征在文本中的权重，这一步骤有助于突出文本中与类别相关的关键词的重要性。 最后，选择K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）作为分类器进行训练。KNN是一种基于实例的学习，通过寻找最近邻来确定新样本的类别；而SVM则是一种二分类模型，通过构建最大间隔超平面来进行分类。这两种算法在处理小规模高维数据时表现良好，适合短文本分类。 实验结果显示，这种基于关键词相似度的短文本分类方法在中文新闻标题数据集上相对于传统方法平均提升了6%的分类准确率，证明了该方法的有效性和实用性。这种方法不仅可以用于新闻标题分类，还可以应用到其他类型的短文本分类任务，如社交媒体消息、论坛帖子等，有助于提高信息处理的效率和准确性。