神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中文文本文本分類

來源：互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期：2011-09-16 11:21:03   瀏覽：23907次  

摘要:隨著國際互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)上文本信息資源以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng)如何快速有效地將文本按其內(nèi)容進(jìn)行分門別類的整理，以便于利用這些海量文本，變得越來越重要和困難因此，研究文本自動(dòng)分類技術(shù)具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義 本文分析考察了文本分類過程中的主要技術(shù)中文分詞、特征選擇、粗糙集和分類器構(gòu)造，并在廣泛研究現(xiàn)有文本自動(dòng)分類方法的基礎(chǔ)上，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的自學(xué)習(xí)性、自組織性、聯(lián)想記憶功能和推理意識(shí)等在文本自動(dòng)分類上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器由于BPBackProPagation，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于文本自動(dòng)分類領(lǐng)域，因此本文對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)文本分類過程分階段進(jìn)行了改進(jìn)，并證明了本文方法的優(yōu)越性 本文改進(jìn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，主要設(shè)計(jì)思路如下首先從已有文本中隨機(jī)選擇部分文本，并建立訓(xùn)練語料庫接著對(duì)訓(xùn)練文本進(jìn)行分詞，去掉停用詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，然后詞頻統(tǒng)計(jì)，并生成各文本類的特征向量接著分別使用改進(jìn)互信息、X2統(tǒng)計(jì)方法和本文提出的聯(lián)合特征選擇法，對(duì)特征空間做降維處理然后使用粗糙集理論進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)最后建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本分類器并初始化網(wǎng)絡(luò)，用訓(xùn)練語料庫訓(xùn)練BP文本分類器，直至網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練滿足一定的收斂條件至此，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類器構(gòu)造完成標(biāo)題:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中文文本文本分類專業(yè):計(jì)算機(jī)軟件與理論學(xué)位:碩士單位:南京郵電大學(xué)@關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　中文文本　文本分類　論文時(shí)間:2008分類:TP391.1 TP183 導(dǎo)師:陳慧南 張衛(wèi)豐 語種:中文文摘URL:

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