基于ART神经网络的中文文档分类识别方法研究

资 源 简 介

基于ART神经网络的中文文档分类识别方法研究

详 情 说 明

ART神经网络作为自适应共振理论的重要实现形式，在中文文档分类领域展现出独特优势。该系统通过竞争学习机制和警戒阈值参数，能够自主建立动态类别结构，有效解决了传统神经网络在文本分类中的"稳定性-可塑性困境"。

中文文档处理首先面临特征提取挑战，需要结合分词技术和TF-IDF等权重计算方法构建高维特征空间。ART网络的独特之处在于其自适应能力：当输入新文档时，网络会将其与已有类别原型进行相似度比较，若超过预设警戒值则归入现有类别，否则自动创建新类别。这种机制特别适合中文这种语义复杂的语言环境，可以持续学习新增词汇和语义变化。

相比传统分类方法，ART网络具有三个显著特点：无需预先确定类别数量、支持增量式学习、保持已有知识稳定。实验证明，在新闻分类、评论情感分析等场景中，该模型对中文歧义处理和未登录词适应表现优异，尤其适合动态变化的语料环境。未来可结合注意力机制进一步优化特征选择过程，提升对长文本的分类精度。