使用基于svm的局部潜在语义索引进行文本分类

？潜在语义索引(lsi)通过奇异值分解(svd)获得原始词—文档矩阵的潜在语义结构，在一定程度上解决了一词多义和多词一义问题。但目前文本分类中使用lsi方法的效果并不理想，这是因为没有充分考虑分类信息。为解决该问题，提出一种改进的局部潜在语义索引(llsi)方法，使用支持向量机(svm)来产生局部区域。实验结果表明，该方法是有效的。