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傳統(tǒng)的文本分類方法僅使用一種模型進(jìn)行分類，容易忽略不同類別特征詞出現(xiàn)交叉的情況，影響分類性能。為提高文本分類的準(zhǔn)確率，提岀基于主題相似性聚類的文本分類算法。通過CH和 Wordcount相結(jié)合的方法提取類特征詞，利用K- means算法進(jìn)行聚類并提取簇特征詞構(gòu)成簇特征詞庫。在此基礎(chǔ)上，通過 Adaptive Strategy算法自適應(yīng)地選擇 fasttext Textcnn或RCNN模型進(jìn)行分類，得到終分類結(jié)果。在 AG News數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可較好地解決不同類別特征詞交叉的問題，與單fasttext、 Texton、RCNN模型相比，其本分類性能顯著提升。
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