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基于图小波网络模型的文本分类研究: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2022年第11期30卷 17-21页; 作者：马诚贾凯莉李云红高子明候嘉乐西安工程大学电子信息学院陕西西安710048; 针对文本分类中获取文本复杂特征困难、分类准确率低等问题,建立基于图小波网络文本分类模型。根据语料词库共现信息及词与文档的关系构建文本图,使用改进TF-IDF算法、PMI算法计算词与文档之间和词与词之间文本图的权重;建立基于图小波...; 针对文本分类中获取文本复杂特征困难、分类准确率低等问题,建立基于图小波网络文本分类模型。根据语料词库共现信息及词与文档的关系构建文本图,使用改进TF-IDF算法、PMI算法计算词与文档之间和词与词之间文本图的权重;建立基于图小波文本分类模型,将构建的文本图输入到GWNN模型中。经R8、R52及Ohsumed英文语料库测试结果表明,文本分类准确率分别达到98.09%、93.91%及69.3%,验证了基于图小波网络模型的有效性,也为文本分类提供了一种有效的方法。; 来源：详细信息评论

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