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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Text Categorization Based on Semantic Cluster-Hidden Markov Models

verfasst von : Fang Li, Tao Dong

Erschienen in: Advances in Swarm Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A new text categorization algorithm based on Hidden Markov Model is proposed. At first, semantic clusters are obtained from training data set. The association between semantic clusters is modeled as Hidden Markov Model. Combining with the forward algorithm, the strategy could realize automatic text categorization. From the simulation, the proposed text categorization algorithm is better in categorization precision. Moreover, it works well independent of the number of considered categories compared to the priori art algorithms.

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Metadaten
Titel
Text Categorization Based on Semantic Cluster-Hidden Markov Models
verfasst von
Fang Li
Tao Dong
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Swarm Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-38714-2

Electronic ISBN: 978-3-642-38715-9

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-38715-9_24

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