原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
TF-IDF是文本特征赋权的常用方法.该方法简单易行,但没有考虑位置因素对特征赋权的影响.通过修改因子,分析不同条件下文本表现形式的差异,提出3个基于位置的文本特征加权方法.随后的文本分类试验表明.此加权模型相比较于传统的方法,均具有较好的文本标注效果.
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文献信息
篇名 基于位置的文本特征加权方法研究
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 特征加权 位置加权 改进 文本分类
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 188-192
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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 姚泽清 解放军理工大学理学院 54 344 12.0 15.0
2 张学仁 解放军理工大学理学院 18 177 10.0 13.0
3 刘海峰 解放军理工大学理学院 64 473 14.0 19.0
4 汪泽焱 解放军理工大学理学院 43 602 12.0 24.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
特征加权
位置加权
改进
文本分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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