基于信息增益特征选取和覆盖的中文文本分类

• 作者: 白云晖
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 覆盖算法 文本分类 特征降雏
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 113-114
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 3977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2008.07.070

摘要

本文利用信息增益特征选取和前向神经网络的覆盖算法,对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类.该方法将信息增益特征选取和覆盖算法充分结合,不但提高了分类速度.还保证了分类的准确度.应用该方法对标准数据集中的文本进行实验,并在不同的雏数上与SVM算法,贝叶斯方法的实验结果进行了比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白云晖		17	50	4.0	7.0