基于上下文图模型文本表示的文本分类研究

传统的基于“词袋”的文本表示方法假定词的权重只和它本身的出现频率有关，而忽略上下文信息。 本文提出了一种基于上下文的图模型文本表示方法，使用一种类似PageRank的图模型来建立词和词之间的相 互推荐关系，该方法克服了传统文本表示认为词和词之间相互独立，忽略词的上下文环境的缺陷。在复邑中文 文本分类和20newsgroup英文文本分类的语料库上的实验表明，我们的方法可以有效地提升文本分类的性能。