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摘要:
文本自动分类中,比较常用的特征选择算法是通过评估函数来计算特征对类别的区别能力,虽然对这些方法已有了大量的改进,但是特征选择还有进一步改进的空间.本文提出了一种新的文本自动分类特征选择算法--基于相对比较法,该方法考虑特征与特征之间的相关性,不仅选择出对文本区别度大的特征词作为特征词集,还减少了冗余的特征词,从而降低文本特征向量的维数,提高文本分类的效率.
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文献信息
篇名 基于相对比较法的文本特征提取
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 特征提取 相对比较法 特征向量 特征词集
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 应用与开发
研究方向 页码范围 83,98
页数 2页 分类号 TP3
字数 1694字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2010.01.052
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 何玲 1 1 1.0 1.0
2 罗玉双 1 1 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
特征提取
相对比较法
特征向量
特征词集
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
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
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