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乔冬

作品数：2 被引量：5H指数：2
供职机构：华北电力大学科技学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇语义分析
  • 2篇潜在语义
  • 2篇潜在语义分析
  • 1篇映射
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇特征映射
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织特征映...
  • 1篇自组织特征映...
  • 1篇网络
  • 1篇网页
  • 1篇网页文本
  • 1篇网页文本分类
  • 1篇文本
  • 1篇文本分类
  • 1篇文本聚类
  • 1篇向量

机构

  • 2篇华北电力大学

作者

  • 2篇麻丽娜
  • 2篇乔冬
  • 2篇李新叶
  • 2篇王剑锋

传媒

  • 1篇计算机与现代...
  • 1篇应用能源技术

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于潜在语义分析的网页文本分类研究被引量：2
2009年
传统的基于词空间的文本分类方法很难处理文本的高维特性,提出基于潜在语义空间的网页文本分类方法,将文本数据由高维空间映射到低维空间,通过奇异值分解提取文本的潜在语义空间。在潜在语义空间中利用支持向量机方法实现文本分类;实验表明该方法对于改进文本分类的性能具有较好的效果。
王剑锋乔冬麻丽娜李新叶
关键词：潜在语义分析网页文本分类支持向量机
基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络的文本聚类研究被引量：3
2010年
基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络(LSA-SOM),本文提出一种文本聚类方法。采用潜在语义分析的理论表示文本特征向量,以体现特征词的语义关系并实现特征向量的降维。利用SOM网络算法进行无监督自组织学习,并通过不断调节网络节点间的权向量来实现文本聚类。该方法不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,克服传统方法中文本种类需要预先给定的缺点。
王剑锋麻丽娜李新叶乔冬
关键词：自组织特征映射神经网络潜在语义分析文本聚类
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