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| 稿件标题： | 基于相异性空间和多分类器融合的文本分类方法 |
| 稿件作者： | 徐安德1，赵亚康2，张月群1，鲁杨1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2019.12.027 |
| 栏目名称： | 后勤保障与装备管理 |
| 关键词： | 词袋法；相异性表征；多分类器融合；低维表示；局部最优 |
| 文章摘要： | 提出了基于相异性表征和多分类器融合的文本分类方法。首先，文档特征向量通过不同的相异性表征变换词袋法获得低维表示形式；然后，为了避免最优表征集的搜索陷入局部最优，对多分类器的响应进行合并，并在不同的相异性空间上训练数据。最后，在测试阶段，通过表征变换的多个分类器融合获得分类结果。多个数据库的实验结果表明了所提方法的有效性。与其他方法相比，所提方法在微观平均F1得分和宏观平均F1得分表现较优，准确率和稳定性较好。 |
| 稿件基金： | 南京农业大学中央高校基本科研基金项目(SPKT2014014) |
| 引用本文格式： | 徐安德，赵亚康，张月群，等.基于相异性空间和多分类器融合的文本分类方法［J］.兵器装备工程学报，2019,40(12):136-141. XU Ande, ZHAO Yakang, ZHANG Yuequn, et al.Text Classification Method Based on Heterogeneous Space and MultipleClassifier Fusion［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(12):136-141. |
| 刊期名称： | 2019年12期 |
| 出版时间： | 2019年12月 |
| 上线时间： | 2019年12月28日 |
| 浏览次数： | 2506 |
| 下载次数： | 421 |
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