基于多特征选择的中文文本分类

• 作者: 胡学钢 董梅
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征选择 多特征选择
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 117-119,134
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.07.034

摘要

自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别.特征选择作为文本分类中的关键,困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题.在分析已有的文本分类特征选择方法的基础上,实现了一种组合不同特征选择方法的多特征选择方法,应用于KNN文本分类算法,实验表明,多特征选择方法分类效果比单一的特征选择方法分类效果有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	董梅	合肥工业大学计算机与信息学院	1	22	1.0	1.0