1、文本分類(lèi)問(wèn)題作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要問(wèn)題,其研究一直受到關(guān)注.然而,作為一類(lèi)特殊的文本,科技文本的分類(lèi)問(wèn)題卻沒(méi)有得到足夠的關(guān)注;與此同時(shí),科技文本分類(lèi)問(wèn)題的需求卻與日俱增.針對(duì)這一現(xiàn)實(shí)需求,該文以環(huán)境科學(xué)類(lèi)科技文本為例,對(duì)科技文本的分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行了深入研究.論文的主要內(nèi)容包括:以環(huán)境科學(xué)類(lèi)科技文獻(xiàn)為例,建立了科技文本的樣本庫(kù)和字典庫(kù).其中包括的文本樣本均來(lái)自于真實(shí)的科技文獻(xiàn).分別從三個(gè)不同的角度對(duì)科技文本分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行了研究工作,其中:將科技

2、文本分類(lèi)問(wèn)題看作一個(gè)多分類(lèi)問(wèn)題來(lái)解決,在學(xué)習(xí)過(guò)程中使用了一種全局與局部統(tǒng)一的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,并針對(duì)科技文本的分類(lèi)特點(diǎn)對(duì)算法提出了改進(jìn).將科技文本分類(lèi)問(wèn)題作為一個(gè)兩類(lèi)問(wèn)題來(lái)解決,針對(duì)科技文本的特點(diǎn)首次提出了一種層次結(jié)構(gòu)的文本分類(lèi)模型.結(jié)果顯示,該模型能夠穩(wěn)定并有效地提高分類(lèi)的精度,將科技文本分類(lèi)問(wèn)題作為一個(gè)One-Class問(wèn)題來(lái)解決,首次提出了一種將局部線(xiàn)性與One-Class相結(jié)合的文本分類(lèi)算法,該算法利用局部線(xiàn)性的思想尋找文本樣本的