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基于概念信息量的特征权重计算方法研究

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特征权重是文本分类中分类计算的核心,对文本分类的效果有着重要的影响。现阶段特征权重计算中广泛采用TF*IDF方法,但这种方法忽略了特征项语义之间的关联性对权重的影响。针对该问题,提出了一种新的特征向量权重计算方法(TF*IDF*CIV),引入语义概念信息量CIV作为一个变量考虑在权重的计算过程中。实验结果表明,该算法是有效可行的,且在一定程度上提高了文本分类的正确率、召回率。

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来源
《中国科学院声学研究所第四届青年学术交流会》|2012年|256-260|共5页
会议地点北京
作者
缪建明; 张全;
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作者单位

中国科学院声学研究所;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
概念信息量; 特征权重; 文本分类; 计算方法; 语义关联性;

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专利

1. 一种基于概念层次的文本特征权重计算方法 [J] . 毛林 ,杨学兵 . 安徽工业大学学报（自然科学版） . 2008,第003期
2. 基于文档结构的特征权重计算方法研究 [J] . 罗衎 ,马佳佳 . 软件导刊 . 2019,第005期
3. 基于文档结构的特征权重计算方法研究 [J] . 罗衎1 ,马佳佳2 . 软件导刊 . 2019,第005期
4. 基于 MIDF（t）的短文本特征权重计算方法研究 [J] . 夏冰 . 黑龙江科学 . 2016,第016期
5. 基于概念间边权重的概念相似性计算方法 [J] . 冯永 ,张洋 . 计算机应用 . 2012,第001期
6. 基于概念权重的本体相似度计算 [C] . 王连诚 ,马强 . 全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS) . 2007
7. 基于TF-IDF的文本分类系统中权重计算和特征选择方法研究 [A] . 徐冬冬 . 2014

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