公开(公告)号：CN108664633A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810460235.7

申请日：2018-05-15

Applicant: 南京大学

Inventor： 黄书剑 ,  李念奇 ,  戴新宇 ,  张建兵 ,  尹存燕 ,  陈家骏

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种利用多样化文本特征进行文本分类的方法，包括以下步骤：使用多维度文本表示算法，生成多组不同的文本特征表示，即纵向生成多维度文本特征表示；使用多种不同的文本表示算法，生成多组不同的文本特征表示，即横向生成多维度文本特征表示；将每个样本不同的特征表示向量进行组合，作为样本新的特征向量，进而得到数据集新的特征表示。将本发明对现有的文本表示算法进行了改进，提出了利用更多的维度较低且差异较大的文本表示来挖掘文本不同的内部结构，增强文本表示的能力，可以在极大程度上降低文本特征维度的同时，提升文本分类等任务的效果。

公开(公告)号：CN108664633B

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN201810460235.7

申请日：2018-05-15

Applicant: 南京大学

Inventor： 黄书剑 ,  李念奇 ,  戴新宇 ,  张建兵 ,  尹存燕 ,  陈家骏

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/247

Abstract: 本发明公开了一种利用多样化文本特征进行文本分类的方法，包括以下步骤：使用多维度文本表示算法，生成多组不同的文本特征表示，即纵向生成多维度文本特征表示；使用多种不同的文本表示算法，生成多组不同的文本特征表示，即横向生成多维度文本特征表示；将每个样本不同的特征表示向量进行组合，作为样本新的特征向量，进而得到数据集新的特征表示。将本发明对现有的文本表示算法进行了改进，提出了利用更多的维度较低且差异较大的文本表示来挖掘文本不同的内部结构，增强文本表示的能力，可以在极大程度上降低文本特征维度的同时，提升文本分类等任务的效果。