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文本分类中一种改进的特征选择方法
被引量:
9
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作者
刘海峰
王元元
张学仁
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2007年第10期1534-1537,共4页
本文提出了一种改进的基于互信息的特征选择方法,与改进的TF-IDF权值公式相结合对文本特征进行选择,提高了特征项信息利用效率。试验表明,该算法提高了文本分类正确率。
关键词
信息
增益
互
信息
信息
比值
特征选择
文本分类
下载PDF
职称材料
文本分类中一种新的特征选择方法
被引量:
15
2
作者
王秀娟
郭军
郑康锋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第3期661-663,共3页
在自动文本分类系统中,特征选择是有效降低文本向量维数的一种方法。在分析了常用的一些特征选择的评价函数的基础上,提出了一个新的评价函数,即互信息比值。实验证明这一方法简单可行,有助于提高所选特征子集的有效性。
关键词
文本分类
特征选择
评价函数
互
信息
比值
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职称材料
题名
文本分类中一种改进的特征选择方法
被引量:
9
1
作者
刘海峰
王元元
张学仁
机构
解放军理工大学指挥自动化学院
解放军理工大学理学院
出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2007年第10期1534-1537,共4页
文摘
本文提出了一种改进的基于互信息的特征选择方法,与改进的TF-IDF权值公式相结合对文本特征进行选择,提高了特征项信息利用效率。试验表明,该算法提高了文本分类正确率。
关键词
信息
增益
互
信息
信息
比值
特征选择
文本分类
Keywords
information gain
multi - information
information ratio
feature selection
text classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
文本分类中一种新的特征选择方法
被引量:
15
2
作者
王秀娟
郭军
郑康锋
机构
北京邮电大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第3期661-663,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475007)
文摘
在自动文本分类系统中,特征选择是有效降低文本向量维数的一种方法。在分析了常用的一些特征选择的评价函数的基础上,提出了一个新的评价函数,即互信息比值。实验证明这一方法简单可行,有助于提高所选特征子集的有效性。
关键词
文本分类
特征选择
评价函数
互
信息
比值
Keywords
text categorization
feature selection
evaluation function
ratio of mutual information
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
文本分类中一种改进的特征选择方法
刘海峰
王元元
张学仁
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2007
9
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职称材料
2
文本分类中一种新的特征选择方法
王秀娟
郭军
郑康锋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
15
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职称材料
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