基于层级分类体系的高效标题自动分类方法

本文研究了"基于层级类别信息的标题自动分类研究"，针对标题文本中存在的特征少、维度高且分布不均导致的传统分类方法性能不佳的问题，作者提出了一种创新的解决方案。该方法的核心是利用具有严格层级关系的分类体系作为基础，通过双向特征选择算法来优化处理。 首先，该算法利用类别与词的共现性和分布关系，进行特征词和候选类别的筛选。这种方式不仅考虑了词在标题中的直接出现，还关注了它们在不同类别中的相对频率，从而提高了特征的有效性。这一步骤通过构建类别向量空间来实现，每个类别都被表示为一个包含其特征词的向量，这有助于捕捉类别间的语义关联。 接着，通过对标题文本特征词在层级类别向量空间中的分布进行分析，可以揭示出文本所属层次及其可能的候选类别。这种方法依赖于类别语义信息的内在逻辑，通过理解文本在多级学科分类体系中的位置，来缩小分类范围，提高分类精度。 在实验部分，研究者使用人工标注的数据集验证了这种方法的有效性。即使在不依赖于额外的语料扩展或外部知识库的情况下，该方法也能准确地定位文本所在的层级，并实现多学科的精确分类。此外，通过识别类别语义，它还能减少候选类别数量，显著提升分类效率。 最后，关键词"标题分类", "特征选择", "层级结构分类体系", "同现分析", 和 "向量空间"突出了该研究的主要技术手段和贡献。这篇论文不仅解决了实际问题，也为后续的文本分类研究提供了新的视角和方法，特别是在处理具有复杂层级结构的分类任务时。这项工作对于提高文本自动分类的准确性和效率具有重要的理论价值和实践意义。