使用特征词的统计分布信息进行文本分类

• 作者: 樊孝忠 邓擘
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征词 向量空间模型 统计分布 文本分类 训练集
• 年，卷（期）: 2006,（32）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 147-149
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 3392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.32.044

摘要

文本分类是文本信息处理工作中的一个重要预处理部分.对常用的文本表示模型-向量空间模型的特征词权重估计方法提出了质疑,指出该方法的两个假设前提在一些情况下是不完全正确的,并详细分析了造成这一问题的原因.在此基础上,提出了正确估计特征词权重的三个基本假设,并由此得出新的特征词权重估计方法和文本分类方式,最大限度地利用了文本信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊孝忠	北京理工大学计算机科学与技术学院	127	2336	26.0	43.0
2	邓擘	北京理工大学计算机科学与技术学院	4	62	4.0	4.0