文本片段模糊分类算法提升网络信息审计效率

本文主要探讨了在网络信息审计系统中，如何通过改进文本分类方法来提高系统的性能。作者首先分析了将文本分割成片段对分类任务的影响，认为这对于理解和处理文本语义至关重要。他们提出了一种名为最大语义标志原则（MSMR）的方法，这是与文本语义紧密相关的，目的是捕捉片段间的语义关联。 MSMR原则强调了在文本片段中识别最具代表性的语义特征，以确保分类的准确性。同时，他们还引入了段落间语义激励原则（SIR），这一原则考虑了文本片段之间的上下文关系，通过判断不同片段间的相互影响，减少分类错误。在传统的模糊K最近邻分类算法的基础上，结合这两个原则，设计了一种新的基于上下文的文本片段模糊分类算法。 这个算法的核心在于，当一个片段的分类归属度超过某个阈值时，根据MSMR原则，它会推断出同一文档的后续片段可能属于相同的类别，从而避免对所有片段进行重复的类属度计算，显著提高了查全率。实验结果显示，相比于模糊K最近邻分类算法，这种新算法在查准率、查全率和正确率上都有显著提升，特别是查全率可以提高16%以上，这意味着算法能更有效地检索到相关信息。 此外，对于连续的文本片段，由于已经明确分类的部分不再需要重新计算类属度，因此在处理同一会话时，整体的计算时间大幅减少，显示出了更高的分类效率。本文提出的文本片段模糊分类算法在处理网络信息审计中的文本数据时，既保证了分类的精确性，又提升了系统的运行速度，对于实际应用具有重要的价值。