基于类内频率的文本分类特征选择方法

崔彩霞; 王素格

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随着计算机技术和WWW的飞速发展,文本分类已经成为信息检索的关键技术之一,而特征选择对分类效果起着至关重要的作用.对文本分类的4种常用特征选择方法进行了介绍和分析,提出了一种基于类内频率的特征选择方法.选用kNN法和支持向量机作为分类器,利用以上5种文本特征选择方法在平衡语料和非平衡语料上进行了测试.实验结果表明,该方法能够有效选出真正对分类有意义的特征,分类效果较好,尤其适合支持向量机分类器.

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来源
《计算机工程与设计》 |2007年第17期|4249-42514265|共4页
作者
崔彩霞; 王素格;
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作者单位

太原师范学院;

计算机系;

山西;

太原;

030012;

山西大学;

数学科学学院;

山西;

太原;

030006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; 特征选择; 文档频率; 信息增益; 互信息;

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