自动文本分类中权值公式的改进

寇莎莎; 魏振军

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自动文本分类中权值公式的改进

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在自动文本分类中,TF-IDF公式是常用的词语权重计算公式,但是TF-IDF公式是一种经验公式,并没有坚实的理论基础,它并不适用于任何情况下.通过信息论和概率证明了,在训练文本同属一个类别时,词语的重要性与词语的文档频率成正比,并对TF-IDF进行了改进,得到了改进的权值公式.改进的权值公式与TF-IDF公式进行实验比较,实验结果表明改进的权值公式提高了算法的分类精度.

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来源
《计算机工程与设计》 |2005年第6期|1616-1618|共3页
作者
寇莎莎; 魏振军;
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作者单位

解放军信息工程大学;

信息研究系;

河南;

郑州;

450002;

解放军信息工程大学;

信息研究系;

河南;

郑州;

450002;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; TF-IDF; 向量空间; 特征项; 特征权重;

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