基于语义网络社团划分的中文文本分类研究
来源：图书情报工作杂志2014年第19期北京时间：
作者：尹丽英,赵捧未
单位：1. 西安电子科技大学经济与管理学院;<br />\r\n2. 西安邮电大学经济与管理学院
摘要：为减少一词多义现象及训练样本的类偏斜问题对分类性能的影响，提出一种基于语义网络社团划分的中文文本分类算法。通过维基百科知识库对文本特征词进行消歧，构建出训练语义复杂网络以表示文本间的语义关系，再次结合节点特性采用K-means算法对训练集进行社团划分以改善类偏斜问题，进而查找待分类文本的最相近社团并以此为基础进行文本分类。实验结果表明，本文所提出的中文文本分类算法是可行的，且具有较好的分类效果。
关键词：语义网络,词义消歧,社团结构,文本分类,
基金资助：<p>本文系国家自然科学基金项目“基于知识地图的对等网语义社区及其知识共享研究”（项目编号：71103138）和中央高校基础科研业务费资助项目“大数据背景下基于用户生成内容的商务智能模型研究”（项目编号：BDY231414）研究成果之一。</p>
