【摘 要】
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在互联网大数据时代,网络教育资源信息以爆炸式增长。层次分类能满足大规模教育文本多类别、多层次的分类要求,但传统层次分类的类别表示模型存在向量高维稀疏、缺乏语义理解
【基金项目】
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湖北省教育科学“十二五”规划项目(2011B130);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201515)
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在互联网大数据时代,网络教育资源信息以爆炸式增长。层次分类能满足大规模教育文本多类别、多层次的分类要求,但传统层次分类的类别表示模型存在向量高维稀疏、缺乏语义理解等问题。针对以上问题,提出一种基于多层类别主题图模型的教育文本分类方法。该方法通过多层类别主题图模型对文本集进行建模,得到文本的多层类别-词项概率矩阵;利用3种特征提取方法的互补性进行组合特征提取,进一步提高特征词和主题类别关联度;利用多层SVM分类器进行分类。实验结果表明,该方法在性能上与传统的多层文本分类方法相比,宏平均Macro P、Mac
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