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摘要:
文本分类是指根据文本的内容将大量的文本归到一个或多个类别的过程,文本表示技术是文本分类的核心技术之一,而特征选择又是文本表示技术的关键技术之一,对分类效果至关重要.文本特征选择是最大程度地识别和去除冗余信息,提高训练数据集质量的过程.对文本分类的特征选择方法,包括信息增益、互信息、X2统计量、文档频率、低损降维和频率差法等做了详细介绍、分析、比较研究.
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文献信息
篇名 自动文本分类特征选择方法研究
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 文本分类 特征选择 信息增益 互信息 X2统计量法 文档频率 低损降维 频率差
年,卷(期) 2006,(20) 所属期刊栏目 研究与分析
研究方向 页码范围 3838-3841
页数 4页 分类号 TP3
字数 3994字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7024.2006.20.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王莲芝 中国农业大学信息与电气工程学院 12 148 5.0 12.0
2 张海龙 中国农业大学信息与电气工程学院 2 92 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (273)
参考文献  (9)
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研究主题发展历程
节点文献
文本分类
特征选择
信息增益
互信息
X2统计量法
文档频率
低损降维
频率差
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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