【摘 要】
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网站已成为高校发布学术活动通知的主要平台,能否从中准确抽取相关信息并进行分类,直接影响着办公自动化的效率。为了实现文本分类,采用向量空间模型（VSM）描述文本,利用一种改
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心,北京信息科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61671070）,北京成像技术高精尖创新中心项目（BAICIT-2016003）,国家社会科学基金重大项目（14@ZH0363）,国家语委重点项目（ZDI135-53）
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网站已成为高校发布学术活动通知的主要平台,能否从中准确抽取相关信息并进行分类,直接影响着办公自动化的效率。为了实现文本分类,采用向量空间模型（VSM）描述文本,利用一种改进的TF-IDF算法设置文本向量特征权重,并通过优化的互信息算法来实现文本特征提取与降维,改善了分类模型的向量输入。最后在构造BP神经网络文本分类器时,通过激活函数的选择、参数的初始值设置以及动量因子的引入对其进行改进。实验结果表明,改进后的方法在分类精度上有明显的提高,利用该方法可以较好地进行学术活动的文本分类。
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