短文本分类新方法：融合词汇类别与语义特征

本文主要探讨了如何有效地对短文本进行分类，这是由于短文本的特性，如严重的信息稀疏性和高维度，使得传统的分类方法面临挑战。研究者们针对这些特性提出了一个新的分类策略，该策略结合了词汇特征和语义特征的利用。 首先，作者构建了一个术语词典，通过选择每个类别中最具代表性的词汇作为特征。这种方法旨在增强文本表达的精确性，确保分类模型能捕捉到关键信息。选择过程可能涉及到统计分析或者领域专家的知识，以确保选出的词汇能准确反映文本的主题或类别。 接着，研究者引入了潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）这一强大的工具，从背景知识库中提取出最优化的话题分布。LDA是一种无监督机器学习技术，常用于主题建模，它能自动发现文档中的隐藏话题结构，并为每个文本分配一个概率分布，表示文本包含各个主题的程度。这样做的目的是捕捉文本的深层次语义信息，提高分类的准确性。 在得到词汇特征和优化的主题分布后，研究者将这两类特征结合起来，构造新的短文本特征向量。这种融合有助于捕捉文本的多维度特性，不仅考虑了词频和词语选择，还考虑了文本的主题内容和潜在语义关联。 实验结果显示，这种基于改进的词汇类别和语义特征的短文本分类方法显著提高了分类的性能和质量。对比其他传统方法，它在处理信息稀疏和高维度问题上表现更优，为短文本分类领域的实际应用提供了有力的支持。 关键词：短文本分类、潜在狄利克雷分配、词汇特征、语义特征、最优话题分布。这项研究对于提升文本挖掘的效率和精度具有重要意义，也为后续的研究者在处理类似问题时提供了新的思路和技术支持。