句子级最大频繁序列文本分类方法

"该资源是一篇关于‘基于句子级最大频繁序列的文本分类’的学术论文，由邹晶、冯剑琳等人撰写。文中提出了一种创新的文本分类技术，该技术将文本的句子视为独立的事务，段落作为序列，从而将整个文本转化为序列集合。通过挖掘每篇训练文本中的最大频繁序列来表示文本，以此提升训练和分类的效率，同时也保持了较高的分类精度。实验在Reuters-21578数据集上进行，结果表明该方法优于其他基于句子级别的关联分类方法。" 本文重点探讨的是如何利用句子级的最大频繁序列进行文本分类。在传统的文本分类方法中，通常会使用词频或者TF-IDF等特征表示文本，但这种方法可能会忽略句子间的顺序信息。而此研究引入了序列的概念，将每个句子看作一个事务，每个段落看作一个由句子构成的序列，这样整篇文章就转换为一系列的序列集合。这种方法的独特之处在于它能够捕获文本内部的结构信息，尤其是句子间的关联性。 最大频繁序列挖掘是数据挖掘中的一个重要概念，常用于关联规则学习。在文本分类的上下文中，最大频繁序列指的是在训练文本中频繁出现的句子序列。通过找出这些序列，可以构建出一个能代表文本主题的特征集，从而提高分类的速度和准确性。由于这种方法减少了对所有单词进行操作的需求，因此在计算效率上具有显著优势。 实验部分，研究人员在 Reuters-21578 数据集上进行了对比测试，这是一个广泛使用的新闻文本分类数据集。结果证明，基于句子级最大频繁序列的分类方法在速度和精度上都优于基于词级别的关联规则方法，显示出其在处理大规模文本数据时的高效性和有效性。 关键词包括“文本分类”、“句子级”、“最大序列”和“频繁序列”，这些关键词突出了研究的核心内容，即通过句子级别的序列分析改进文本分类的性能。 这篇论文提供了一种新的视角来处理文本分类问题，通过句子级最大频繁序列的挖掘，有效地融合了文本的结构信息和语义内容，对于理解和优化文本分类算法具有重要的理论和实践意义。