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基于WordNet以及潜在语义分析的文本分类方法
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基于WordNet以及潜在语义分析的文本分类方法涉及计算机领域。本发明考虑文本中单词的同义词及上下位词，同义词及上下位词根据相似度增加各自词频，从而减少多词同义对分类的影响。不同于一般方法中对一个特征矩阵以单一方法做特征提取，我们通过对WordNet调用参数的调整获得多个特征矩阵，使用遗传算法(GA)辅助潜在语义分析(LSA)共同完成特征提取，得到更好的特征矩阵，从而提高了分类效果。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN201510502389.4
申请日期： 2015-08-14
公开(公告)日： 2015-11-11
公开(公告)号： CN105045913A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 授权
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