作者：厉宇航; 罗振声; 程慕胜自动文本分类概念层次vsmwordnet
摘要：该文意在设计并且实现一个针对英文文本的自动归类以及检索系统，重点在于提高分类方法的准确率。自动文本分类系统中，一般来说文本内容是以N维特征空间的形式存储的，所以特征提取的方法和准确率极大地影响到分类结果的正确率。传统方法是基于词形的，并不考察词语的意义，忽略了同一意义下词形的多样性、不确定性以及词义之间的关系，尤其是上下住关系。该文提出的方法，在向量空间模型(VSM)的基础上，以“概念”为基础，同时考虑词义的上住关系，使得训练过程中可以从词语中提炼出更加概括性的信息，从而达到提高分类精度的目的。
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