中文文本分类中的特征选择研究

周茜; 赵明生; 扈旻

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本文介绍和比较了八种用于文本分类的特征选择方法,其中把应用于二元分类器中的优势率改造成适用于多类问题的形式,并提出了一种新的类别区分词的特征选择方法,结合两种不同的分类方法:文本相似度方法和Nave Bayes方法,在两个不同的数据集上分别作了训练和测试,结果表明,在这八种文本特征选择方法中,多类优势率和类别区分词方法取得了最好的选择效果.其中,当用Nave Bayes分类方法对各类分布严重不均的13890样本集作训练和测试时,当特征维数大于8000以后,用类别区分词作特征选择得到的宏F1值比用IG作特征选择得到的宏F1值高出3%～5%左右.

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来源
《中文信息学报》 |2004年第3期|17-23|共7页
作者
周茜; 赵明生; 扈旻;
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作者单位

清华大学,电子工程系,北京,100084;

清华大学,电子工程系,北京,100084;

清华大学,电子工程系,北京,100084;

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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
计算机应用; 中文信息处理; 文本分类; 特征选择; 类别区分词;

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